{ニューラルネットワーク}{}{遺伝的アルゴリズム}(3)
{ニューラルネットワーク}{過学習}(2)
{複数のAIに聞く}{AIにメモと自己啓発について聞いてみた}{ニューラルネットワーク}{文献}{情報源}{AI}(6)

{あれ K#EDD2/3DFE}

「複数の文献に当たるのが良い」みたいに、「複数のAIに聞くのが良い」みたいな言説が出てくるんだろうな。

「複数のAIに聞く」という行為が、一種の巨大なニューラルネットワークを構成することと見なせそう。言語的に接続されたニューラルネットワーク。

{TwEgaku}{手書き検索}{ニューラルネットワーク}{オートエンコーダー}{事前計算}{検索精度}{特徴量}{離散コサイン変換で手書きの特徴量抽出}{離散コサイン変換}{手書きで図を検索}(11)

{あれ K#EDD2/67E0}

 手書き検索の処理をローカルPCで試してるんだけど、1つ書くごとにPCがうなりを投げてる。その割に検索精度が低い。
 検索に使う特徴量を事前計算して、さらに索引にすれば処理の負荷が減らせそうなんだけど、現時点では検索精度向上に向けた開発を高速化するために毎回特徴量を計算してる。

 手書きの図の類似度判定は、離散コサイン変換してその係数のユークリッド距離を取ってる。いろいろ試したけどこれが一番精度が良い(なお精度が低い)。オートエンコーダーが脳裏をよぎる。ニューラルネットワークやりたくねぇずら。

 検索精度向上のために、手書きの軌跡を結合してたらサーバープログラムが落ちた😇

{ニューラルネットワーク}

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