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機械学習による逆問題のアプローチ

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horiegom

score 62

ディープラーニングを含む様々な機械学習手法は様々なpythonライブラリを用いることで
(入力)→(出力)を予測させるモデルの作成は容易になりつつある。

(出力)→(入力)の最適化には以下の様な手法を用いるとよい。

・全探索(入力変数のあらゆる候補、もしくは十分量の候補について全組み合わせを計算)
探索可能空間:10E+8~10
ライブラリ:特になし
・遺伝的アルゴリズム
ライブラリ:deap 他
・ディープラーニング他の機械学習により(出力)→(入力)を予測するモデルを作成
・勾配降下法
・SMBO
ライブラリ:hyperopt
・ベイズ最適化
ライブラリ: Gpy, Gpyopt

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ディープラーニングを含む様々な機械学習手法は様々なpythonライブラリを用いることで
(入力)→(出力)を予測させるモデルの作成は容易になりつつある。

(出力)→(入力)の最適化には以下の様な手法を用いるとよい。

・全探索(入力変数のあらゆる候補、もしくは十分量の候補について全組み合わせを計算)
探索可能空間:10E+8~10
ライブラリ:特になし
・遺伝的アルゴリズム
ライブラリ:deap 他
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・勾配降下法
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生成系の話題でしょうか。

  • 画像の識別なら、動物の画像を何百万枚と学習させると、たとえば「猫」を識別できるようになる
  • 画像の生成なら、動物の画像を何百万枚と学習させた後、「猫の画像を生成して」と命令すると生成してくれる

そこまで詳しくはありませんが、GANなんかは割と有名な気がします。あとは自然言語処理のencoder-decoderモデル(文書を分散表現にし、分散表現から文書を再生成する)も最近流行ってるのかな。

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  • 2018/10/24 14:24

    生成系といえばそうですが、画像でも言語でもありません。

    たとえば入力をステンレスの組成とし、出力を耐熱性とした場合に順問題のモデル作成は容易ですが
    耐熱性が***度以上の組成を発見する。といった場合です。 (あくまでも例です)
    http://www.susjis.info/prop/seibun.html

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畳み込みオートエンコーダ(Convolutional Autoencoder)のようなことですか?

エンコーダとデコーダでニューロン数(情報量)を減らしてから復元することで、
中央の最もニューロン数が少ない層は、デコーダにとって「最適な(出力)をもたらす(入力)」に相当すると思います。

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  • 2018/10/24 14:30

    画像分野ではありません。

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全探索というカテゴリで言えば、純粋に計算機資源の問題に帰着するので、それを如何に現実問題に
落とし込むかということで、近似アルゴリズムが登場することになるかと。
ただ、最近では量子コンピュータの登場で、近似を使わずに本来の全探索をできる様にとなっている
様ですね。

pythonというタグをつけたということは、全探索というよりは最近傍探索アルゴリズムの方でしょうか。

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