機械学習やってる勢も数値計算のプリミティブな実装はまったく知らなかったりするのと同程度には必要ないと思う
え? そうなんか? まるめ誤差とか勉強してない? BCDが使えるかどうかとか関係無いの?
知識あるに越したことはないけどほとんどの場面で考える必要がない
そういうものなのか。機械学習とかは計算量が膨大そうだからいわゆる数値計算の泥臭い知識も必要かと思ったけど、考えてみたらニューロ・ネットワーク的(?)なモノなんだわな。...
ニューラルネットは単精度計算でやってるのが標準で、それで死ぬほど足し算とか掛け算とかしまくってるので数値誤差は酷いことになってるはず。 でもなんか問題ないっぽいからまあ...
ニューラルネット自体が計算精度が問題になりそうにない大づかみな考え方っぽいし、計算自体も誤差の累積で拡散しちゃう性質のものじゃないっぽいから、それでいいんだろうな。微...
数値誤差とかそういう概念、機械学習系だとほぼ意識しないよな 誤差以前にそもそも確率的に最適化してて巨大なノイズが乗るし、とにかくデータ積み上げて計算着回せばいいんだよ!...
横だけど、ノイズと計算誤差は全然違わないか? 結局は計算誤差が問題にならない精度で計算できてるので問題が出ないというだけの話かと
下手すると誤差で拡散するし。 発散って言いたかった?
海外で機械学習系の博士号まで取ったけど、(知ってて損することもないけど)大半の人間にはこんな詳細知識いらんよなって感じだわ 中身わかってなくてもpythonに投げれば全てが解決さ...
俺は手法でいっぱい論文書いてるけど、それを効率的に実装できるかとか商品にまでもっていけるかってのは別の話で、そのあたりは別のプロとか実働部隊のお仕事って割り切ってる ...
まぁそれはマジで思う SOTASOTAうるせぇ感 そもそもフェアに比較すると全然SOTAじゃねぇしなんか変な方向に行ってる話が多い それこそ学位不要だし誰でも大した知識無しにテキトーなも...
そっちに話をフォークするのかよw 脇道もいいとこだな。
これほんま思う 本だし入れる過程を中華スープの素にしたらなんかめっちゃ美味しくなった見て見てのアカデミック版でしかないと思ってる ReLU使ったらなんか良かったぜ3層前の入力を...