ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
三角関数を用いた『長さが測れるテープ台』を小学4年生が作成「これはすごい、特許とれそう」「先生の評価が低いのが残念」
mic @microom このセロテープ台すごいw 下の延長というか補助定規を引き出して斜めにテープを引っ張りつつ、三角関数で距離を測れると言える息子さん"持ってる"。引き出したテープを頑張って地面に這わせるのではないのよ。 twitter.com/ceruleanbluehu… 2017-06-24 11:27:50 akane @ceruleanbluehue でもこのテープ台、息子は三角関数使ったら斜めの長さが分かるから、斜めにした時のテープの長さがわかるんだよ！と大興奮で作ったにも関わらず、担任の先生にも他の子にも「ただのテープ台でしょ」、と言われて落ち込んで帰ってきた悲しい思い出の品。 twitter.com/ceruleanbluehu… 2017-06-22 16:24:03
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