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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

強化学習

強化学習とは、ある環境下のエージェントが現状を推測し行動を決定することで報酬を獲得するという見解から、その報酬を最大限に得る方策を学ぶ機械学習のことを指します。問題解決時に得る報酬が選択結果によって変化することで、より良い行動を選択しようと学習する点が特徴です。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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1回答

654閲覧

ニューラルネットワークでの評価関数は誤差以外を評価することはできるのでしょうか?

kobatomo-0725

総合スコア5

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

強化学習

強化学習とは、ある環境下のエージェントが現状を推測し行動を決定することで報酬を獲得するという見解から、その報酬を最大限に得る方策を学ぶ機械学習のことを指します。問題解決時に得る報酬が選択結果によって変化することで、より良い行動を選択しようと学習する点が特徴です。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/11/06 14:14

前提・実現したいこと

私は現在、大学院での研究にて、目標速度を入力すると、機械の制御時の電圧などを予測するニューラルネットワークのモデルを作成しようとしています。(教師あり学習)
しかし、教師データは同じ目標速度に対して、複数の電圧、電圧印加時間のパターンがあり、学習が収束しない状態です。

試したこと

私はこれを収束させるためには、教師データをいじって一つの目標速度に対して一つの電圧、電圧印加時間が対応するようにしないといけないと考えています。
ところが、教授からは誤差を評価することに加えて。電気エネルギーが小さいパターンが選ばれるような評価をする評価関数を作成しろと言われます。
教授が言うよう評価関数を作成した論文を探しても全然見つからず、教授にこのことを伝えるも、一向に私の意見を聞き入れてくれません。

そもそもなのですが、
ニューラルネットワークでモデルの学習時に用いる評価関数というのは教師データの出力値と予測値の誤差がどの程度あるかを評価し、その誤差が小さくなるように重みなどのハイパーパラメータを修正するために使われる関数だと認識しているのですが、合っていますでしょうか?
この考えが正しければ、教授が言う評価関数(誤差以外を評価しようとする関数)はニューラルネットワークにおいては用いることができませんよね?

研究が全く進まず、困惑しております。
言葉足らずでご理解していただけるかわかりませんが、
どなたかご教授いただければ幸いです。よろしくお願いいたします。

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meg_

2021/11/06 16:35

> ところが、教授からは誤差を評価することに加えて。電気エネルギーが小さいパターンが選ばれるような評価をする評価関数を作成しろと言われます。 その評価関数を作成して学習のトライはしたのでしょうか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2021/11/06 21:40 編集

評価関数の入力に「電気エネルギー」も増やして、計算途中に「電気エネルギー(電圧×印加時間)が大きくなると評価値(ずれ具合)も大きくなる式」を適当(?)に作ったらよさそうです。速度の誤差とエネルギーの二つをどう合わせるかは調整が必要そうです。
kobatomo-0725

2021/11/07 03:08

平均二乗誤差の式+重み×電気エネルギーの式といった具合でしょうか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2021/11/07 12:06

多分そういう感じと思います。 例えばですが、「通常の誤差の産出結果+(係数※)×電気エネルギー」 ※係数はx10なのかx100なのか、x1かもしれませんしx0.1かもしれません。適当に帳尻があって都合の良い係数を決めて進めればよいと思います。 meg_さんのコメントにあるように、まずはやってみて、駄目そうなら駄目そうなところを直すがイイと思います。
kobatomo-0725

2021/11/08 00:55

わかりました!ありがとうございます! やってみます!
guest

回答1

0

自己解決

評価関数を自作してみることにしました

投稿2021/11/09 09:03

kobatomo-0725

総合スコア5

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