進化計算と深層学習 創発する知能 の商品レビュー

伊庭斉志(著者)

2021/04/01

3回くらい読んで、やっと理解出来そう笑
バックプロパゲーションの仕組みを理解したい

ディープランニング、強化学習には様々な方法があるが、それらは脳構造や生物進化プロセスを真似たものである。
今回、具体的な式の意味を理解することは出来なかった。これを編み出した研究者を尊敬する。

完成図ではなく、成長の仕方を遺伝させることで、少ない情報量で伝えることができる。木の成長

一見生存に不利のように見える孔雀の羽は、どうして今もなお残っているのか。対寄生虫、ハンディーキャップ説、ディスプレイ説など多くの説が唱えられている。

良い生物とは、病気に強い、力が強い、体が大きいとかではなく、より多く繁殖できた個体である。

生物の遺伝的性質は、生殖行為を行った後のことは引き継がれないため、遺伝子はそれ以降のことについては、役目を終えている。

ディープラーニングでは、入力層、中間層、出力層があり、中間層が肝である。
中間層のみを取り出すことで、少ないビット数で情報を伝えられるようになる。

2018/09/09

なんとなく内容が散逸だと感じた。深層学習の話よりも進化計算のところにもう少しボリュームを割いて欲しい感がある。

2018/10/20

170610 中央図書館
説明が、わかりやすく、こなれていて読みやすい。AIの主要な道具立て、生命進化への示唆など、エッセイ風のところもあるが、生物系の人のこねくり回された「文学的表現」ではなく、工学的知識に支えられた洞察なので、それに慣れたエンジニア系の人には、明快に感じる。