日本の英語教育を改革しよう　その6

1 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:27:30.25 ID:F94AFfdQ.net

日本の英語教育について語りましょう。

インチキ英語教材を売りつける71歳の詐欺師・桜井恵三が大量投稿するので気をつけてください。
詐欺師・桜井恵三は2ちゃんやISPから何度もアクセス禁止を食らっている悪質荒らしでもあります。
詳しくは「桜井恵三 荒らし」で検索してみてください。

最近は、コンピュータ用の技術である「ディープ・ラーニング」を自分のインチキ英語教材に無理やりこじつけて宣伝しています。
賢明な方はおわかりでしょうが、コンピュータ用の技術である「ディープ・ラーニング」と英語学習は関係ありません。

詐欺師・桜井恵三のインチキ英語教材が出鱈目であることは、詐欺師・桜井恵三本人の発音を聞けば明らかです。

［※参考　詐欺師・桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
詐欺師・桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3
https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語です。これだけでも詐欺師・桜井恵三のインチキ英語教材が無意味だとわかります。

2 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:32:44.71 ID:F94AFfdQ.net

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

3 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:33:21.23 ID:F94AFfdQ.net

Google のエンジニアに確認したが、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

4 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:33:37.30 ID:F94AFfdQ.net

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

5 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:33:55.47 ID:F94AFfdQ.net

Google のディープラーニング「AlphaGo」（Googleが買収したディープマインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね〜。

http://googleresearch.blogspot.com/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html?m=1

ディープラーニングはノイマン型コンピュータでは動かないと言い張る、詐欺師の桜井恵三の嘘がまたバレたね。

Google の AlphaGo が完勝、詐欺師の桜井恵三は完敗だなww

6 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:34:29.61 ID:F94AFfdQ.net

詐欺師の桜井恵三の妄想を信用する人はいない。
桜井恵三の妄想への反証の記事はこれまで多く提示されているからだ。

詐欺師の桜井恵三の嘘は息を吐くように嘘をつく。
合原教授のカオスコンピュータは、まだ研究段階で、実用化されていない。

ちなみに、Googleの‘ディープラーニング’は「 脳の情報処理の基本単位であるニューロンを、数学的にモデル化し、ネットワーク化したニューロンのシミュレーションを行う研究」によって開発された技術だ。

無知、無学な詐欺師の桜井恵三が都合の良い言葉尻だけ拾っていくから無残な墓穴を掘ることになる。
詐欺師の桜井恵三はまったく理解をしていない、理解ができない。

またまた嘘がバレた詐欺師の桜井恵三

7 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:34:41.55 ID:F94AFfdQ.net

> 2012年に公表された研究報告（PDF）…… neuromorphic(神経派生型)な
> ハードウェアの *可能性* を次のように説明している。「 …… 、アナログ処理」

詐欺師の桜井恵三は日本語の文章すら理解できないアホですな。
↑の文章はハードウェアの未来の可能性について述べたもの。
つまり現時点では、 「デジタルニューロチップ（ハードウェア）はアナログ処理ができない」ということを言っている。

自ら、自分の主張を否定する証拠を挙げるアホwww

詐欺師の桜井恵三が何度嘘を言っても科学的事実は変わらない。

現在のデジタルニューロチップはアナログ処理を行っていない。デジタル処理を行っている。

8 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:34:52.65 ID:F94AFfdQ.net

詐欺師の桜井恵三の妄想を信用する人はいない。
桜井恵三の妄想への反証の記事はこれまで多く提示されているからだ。

詐欺師の桜井恵三の嘘は息を吐くように嘘をつく。

「デジタルニューロチップはアナログだ」
「デジタルニューロチップは化学物質で情報伝達する」
「デジタル信号は0と1ではない」
「Google を含め全てのディープラーニングはノイマン型コンピュータで動いていない」
「Google にとって千台のサーバーを確保することは大きな負担である」
「Google の発表は嘘で桜井恵三の珍説の方が正しい」
「(コンピュータ用の技術である)ディープラーニングは英語学習法だ」
「(2進法すら理解していない詐欺師の)桜井恵三は人工知能の専門家だ」
「検索エンジンがインデックス化するのは文字だけ」

この全ては明らかに嘘である。
詐欺師の桜井恵三が何度嘘をついても科学的事実は変わらない。

インチキ英語教材を売りつけるために嘘を繰り広げる詐欺師の桜井恵三は断罪されるべきである。

9 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:35:13.38 ID:F94AFfdQ.net

またまた無知が発覚した詐欺師の桜井恵三。
検索エンジンが何を行っているかも全く知らない事がバレた詐欺師の桜井恵三。

Google が、ディープラーニングを利用しているのはインデックス化の部分だが、そのインデックス化は検索サービスのコアでもある。
Googleの論文もインデックス化が中心。検索サービスの何も知らずに嘘を並べる詐欺師の桜井恵三。

検索エンジンが行ってるのがクエリの処理だけだと妄想している詐欺師の桜井恵三は無知も甚だしい。

詐欺師の桜井恵三がいくら妄想しても無駄。現実を知らずに嘘ばかりつき通す桜井恵三はインチキ詐欺師。

10 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:35:36.23 ID:F94AFfdQ.net

数百万台のサーバーを抱える Google にとって、何万台のコンピュータは全く問題ではない。
また、2進法すら理解できない詐欺師の桜井恵三には、現代の分散処理がまるで理解していない。
クラウド時代の今は、サーバーをマイクロ秒刻みで使用する。
コンピュータ音痴の詐欺師桜井恵三は、サーバーを使うことは、サーバーを一々新規で購入して特定のアプリケーション専用に使うことと妄想してるのである。
クラウド時代を一切理解していない、コンピュータ音痴の桜井恵三なのである。

ディープラーニングはコンピュータのための技術であり、英語学習とは直接の関係はない。
ましてや、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とは何ら関係がない。

詐欺師の桜井恵三は、いい加減なコバンザメ商法の詐欺をやめろ。
お前の発音の酷さはバレている。

11 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:35:48.71 ID:F94AFfdQ.net

Google がディープラーニングと発表しているものを詐欺師の桜井恵三はディープラーニングではないと言い張る。
詐欺師の桜井恵三は、2進法すら理解していないコンピュータのド素人である。
Google とインチキ詐欺師の桜井恵三のどちらが信用できるかは明らか。

そもそもディープラーニングはコンピュータ用の技術であり、人間の学習スキルではない。
詐欺師の桜井恵三の珍説は、マネキン人形の成形技術で人間の病気を直すと言ってるようなものである。

詐欺師の桜井恵三はコンピュータを全く理解していないから、こんなとんでもない妄想を繰り広げるのである。

つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく、買う価値もない。

12 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:36:06.42 ID:F94AFfdQ.net

つまり、ディープラーニングはコンピュータのための技術であり、人間の脳につかうものではないわけだ。
詐欺師の桜井恵三の言ってることは、マネキン人形の作り方の技術が病気の治療に使えると言ってるようなものだ。

詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングとは何の関係もない。

13 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:36:46.51 ID:uGED+bb2.net

Google がディープラーニングと発表しているものを詐欺師の桜井恵三はディープラーニングではないと言い張る。
詐欺師の桜井恵三は、2進法すら理解していないコンピュータのド素人である。
Google とインチキ詐欺師の桜井恵三のどちらが信用できるかは明らか。

そもそもディープラーニングはコンピュータ用の技術であり、人間の学習スキルではない。
詐欺師の桜井恵三の珍説は、マネキン人形の成形技術で人間の病気を直すと言ってるようなものである。

詐欺師の桜井恵三はコンピュータを全く理解していないから、こんなとんでもない妄想を繰り広げるのである。

つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく、買う価値もない。

14 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:37:05.95 ID:F94AFfdQ.net

詐欺師の桜井恵三が必死でアナログだと言い張っていた IBM の TrueNorth チップもデジタルだとはっきり書いてある。

デジタル回路技術は進歩しつづけており、神経モデルの数値積分を比較的低い消費電力で高速に実行できるようになってきました。2014年にIBMが発表したTrueNorthチップは低電力ロジック回路と非同期回路技術を組み合わせ、極端に簡略化した神経モデルを採用することで100万ニューロンのシステムを100mWを大きく下回る消費電力で実現しました。

http://www.eeis.t.u-tokyo.ac.jp/faculty/kohno-takashi.html

無知、無学な詐欺師の桜井恵三が都合の良い言葉尻だけ拾っていくから無残な墓穴を掘ることになる。
詐欺師の桜井恵三はまったく理解をしていない、理解ができない。

またまた嘘がバレた詐欺師の桜井恵三

15 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:37:24.23 ID:F94AFfdQ.net

詐欺師の桜井恵三が何度嘘を言っても科学的事実は変わらない。

一般的に使われるコンピューターはノイマン型と呼ばれ、メモリから０と１で構成された情報（計算要求）が送られてきて、それをCPUで順番に受け取って計算を行う。
そして計算結果をメモリに返すことで、コンピューターとしての演算が完結する。基本的にはCPUとメモリで役割が分担され、CPUは計算のみを行う。

ところが、今回開発されたニューロコンピューターでは、チップの中にあるデジタルニューロンそのものが情報を蓄積する能力があり、受け取った情報は各ニューロンに送られ、
演算そのものは各ニューロンに送られた情報を各々のニューロン間で並列でやりとりする事で成立します。

http://stonewashersjournal.com/2014/08/11/neurocomputeribm/

つまり、詐欺師の桜井恵三の妄想は大間違い。
ニューロコンピュータが生体の脳そっくりだと妄想している詐欺師の桜井恵三は赤っ恥ｗ

16 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:37:36.43 ID:F94AFfdQ.net

ニューロコンピュータのデータ入出力。どこからどう見てもデジタルだな。
0と1の信号ををアナログだと言い張る詐欺師の桜井恵三は無知な上に馬鹿過ぎるｗ

http://stonewashersjournal.com/wp-content/uploads/2014/08/20140811-21.jpg

17 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:37:52.69 ID:F94AFfdQ.net

ディープラーニングの論文でもはっきり書いてあるな。

> At the lowest layer (input
layer), the raw data such as pixels of an image, is input to the system.

http://upcommons.upc.edu/bitstream/handle/2099.1/20268/main.pdf

入力は pixels of an image これって、デジタルなんだが？
詐欺師の桜井恵三の妄想では、画像のピクセルデータもアナログなのか？ｗｗｗｗｗ

どんどん苦しくなってきたなあ、詐欺師の桜井恵三。
お前の嘘はどんどんバレていく。

18 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:39:05.64 ID:zgcoE1fP.net

ディープラーニングは Android OS でも使われている。
つまり、ごく普通のノイマン型コンピュータで使われているってことだ。

The project's technology is currently used in the Android Operating System's speech recognition system, photosearch for Google+ and video recommendations in YouTube.

ディープラーニングは専用ハードウェアでないと動かないと妄想している詐欺師・桜井恵三の嘘がまたバレたなｗ

19 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:41:37.18 ID:zgcoE1fP.net

ディープラーニングの環境はノイマン型コンピュータ。つまり普通のコンピュータ。
そしてその普通のコンピュータの持つGPU(グラフィックス用チップ)を活用するのが主流になってきている。
※ 馬鹿な詐欺師の桜井恵三のために解説してやる。GPUは本来画像描画用のチップだが、その高い計算能力を活かして科学技術計算に使われることが増えてきている。

> ニューラルネットワークの多層化により、時間とコストがかかるという問題点があったが、近年のコンピュータの高性能化、特にGTX TITAN X等の高性能GPUの登場によって、ほぼ克服されつつある。
> GPUを利用することで価格や消費電力を100分の1に抑えることができるとされ、これにより、GPUの市場拡大が期待されている。

ディープラーニングは専用ハードウェアでないと動かないと妄想している詐欺師・桜井恵三の嘘がまたバレたなｗ

20 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:41:58.78 ID:zgcoE1fP.net

これが Theano 。ディープラーニングならこのライブラリを使うのが最も一般的。
http://deeplearning.net/software/theano/
Python のライブラリになっている。
これを普通のPCやワークステーション(ノイマン型コンピュータ)で走らせる。

詐欺師の桜井恵三、残念だったな。ハードウェアがゼロからプログラミングするなんてお前のキチガイじみた妄想が嘘だとバレたなｗ
ディープラーニングには、こういうコンピュータの技術だしなあ。
人間の脳に使うスキルではないんだよ、超絶馬鹿の詐欺師の桜井恵三。
お前の妄想と勘違いは酷すぎるｗｗ

21 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:42:39.90 ID:zgcoE1fP.net

> ディープラーニングの利用
> 2012年、スタンフォード大学との共同研究であるグーグル・ブレイン（英語版）(Google brain)は、1,000のサーバーの16,000のコアを使い、3日間で猫の概念を獲得し、話題となった

これ、ハードウェアはノイマン型のコンピュータだなｗ つまり普通のコンピュータ。
ディープラーニングは専用ハードウェアでないと動かないと妄想している詐欺師・桜井恵三の嘘がまたバレたなｗ

22 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:42:54.00 ID:zgcoE1fP.net

ディープラーニング用のライブラリ

Caffe - Python, C++
torch - Lua
Theano - Python。関数型言語。並列化に特化し、GPUのコードが自動的に生成される。
Pylearn2 - Python
Blocks - Python
Keras - Python
Lasagne - Python
deepy - Python
Deeplearning4j - Java, Scalaが使用されている。
EBlearn - C++で書かれているCNN用ライブラリ。
cuda-convnet - 基本的な機能はEBlearnと同じ。
Chainer - Python
TensorFlow - Python

これ、全部ノイマン型コンピュータのためのライブラリだな。見事に全部。
ディープラーニングは専用ハードウェアでないと動かないと妄想している詐欺師・桜井恵三の嘘がまたバレたなｗ

23 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:43:35.51 ID:zgcoE1fP.net

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

24 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:44:02.35 ID:zgcoE1fP.net

ID:WIGO8cl3 ← new 桜井恵三
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

犯罪王国

桜井恵三で

ググりましょう！詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

25 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:44:16.51 ID:zgcoE1fP.net

ここまでテンプレ

26 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:05:47.65 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井の理論が正しいことが証明された

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
DQNはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このDQNにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はDQNがゼロから学んだようにDQNのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はDQNと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

27 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:07:24.71 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ

うそつき、グーグルエンジニア、言っている事が全部嘘。
その嘘をそのまま鵜呑みにする、バカニート。
嘘つきをだます、クロ詐欺のような話だ。

28 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:09:42.20 ID:6Hrzs+/v.net

>グーグルーの公式ブログのリンクではっきりしたのはAlphaGoのディープニューラルネットワークは

今回の挑戦を始めるにあたり、
私たちはモンテカルロ木探索と
ディープニューラルネットワークを
組み合わせた AlphaGo （アルファ碁） というシステムを新たに開発しました。

ディープニューラルネットワークのリンク先：

A deep neural network (DNN) is an artificial neural network (ANN)
with multiple hidden layers of units between
the input and output layers.

また、神経回路を模擬したパーセプトロンなども、ニューロンに相当する
処理ノードが多数の入力と内部状態に基づいて処理を行い、
次の処理ノードに出力信号を伝達するというデータフロー的な処理を
行っており、非ノイマン型のコンピュータである。

つまりDeep neural networks は典型的な、
非ノイマン型のコンピュータである。

29 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:10:51.23 ID:6Hrzs+/v.net

グーグル発表の
ディープニューラルネットワークのリンク先は次の説明なっている。

A deep neural network (DNN) is an artificial neural network (ANN)
with multiple hidden layers of units between
the input and output layers.

また、神経回路を模擬したパーセプトロンなども、ニューロンに相当する
処理ノードが多数の入力と内部状態に基づいて処理を行い、
次の処理ノードに出力信号を伝達するというデータフロー的な処理を
行っており、非ノイマン型のコンピュータである。

つまりDeep neural networks は典型的な、
非ノイマン型のコンピュータである。

30 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:13:46.00 ID:VTKSdqKX.net

>>26
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

31 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:14:00.25 ID:6Hrzs+/v.net

>Google のディープラーニングが Google Cloud Platfom つまり、ノイマン型コンピュータで動いていて残念だったな

常識的に考えて、ニューラルチップのDQNを開発した会社がディープ・ラーニングを
ボトルネックを持っているノイマン型コンピュータに任せるはずない。

ICTの常識や基本知識も何も知らないバカニート。
嘘は何度言っても嘘だ。

お前らのバカニート軍団の嘘がどんどん大きくなるだけだ。

32 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:14:28.50 ID:VTKSdqKX.net

>>27
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

33 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:14:41.42 ID:VTKSdqKX.net

>>28
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

34 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:14:45.77 ID:6Hrzs+/v.net

>21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし

常識的に、異なる動作原理で計算機が行われている
非ノイマン型コンピュータのニューラルネットワークが
フォン・ノイマン型のコンピュータで動作するわけがないだろう。

35 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:14:57.11 ID:VTKSdqKX.net

>>29
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

36 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:15:09.89 ID:VTKSdqKX.net

>>29
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

37 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:15:23.74 ID:VTKSdqKX.net

>>31
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

38 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:15:51.54 ID:6Hrzs+/v.net

ウソ続けると真実になると思っているバカニート。
狂ったように嘘を続ける。

中世の錬金術師のような詐欺師。

39 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:16:37.38 ID:VTKSdqKX.net

>>31
二進法もモンテカルロ法も知らずに人工知能を語る詐欺師の桜井恵三の常識は世界の非常識。

Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

40 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:17:12.03 ID:VTKSdqKX.net

ウソ続けると真実になると思っているバカニート詐欺師の桜井恵三。
狂ったように嘘を続ける。

中世の錬金術師のような詐欺師の桜井恵三。
>>38

41 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:17:55.21 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井の理論が正しいことが証明された

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
DQNはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このDQNにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はDQNがゼロから学んだようにDQNのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はDQNと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

42 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:18:52.24 ID:6Hrzs+/v.net

>狂ったように嘘を続ける。

グーグル発表の
ディープニューラルネットワークのリンク先は次の説明なっている。

A deep neural network (DNN) is an artificial neural network (ANN)
with multiple hidden layers of units between
the input and output layers.

また、神経回路を模擬したパーセプトロンなども、ニューロンに相当する
処理ノードが多数の入力と内部状態に基づいて処理を行い、
次の処理ノードに出力信号を伝達するというデータフロー的な処理を
行っており、非ノイマン型のコンピュータである。

つまりDeep neural networks は典型的な、
非ノイマン型のコンピュータである。

43 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:20:02.17 ID:6Hrzs+/v.net

>Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。


今回の挑戦を始めるにあたり、
私たちはモンテカルロ木探索と
ディープニューラルネットワークを
組み合わせた AlphaGo （アルファ碁） というシステムを新たに開発しました。

ディープニューラルネットワークのリンク先：

A deep neural network (DNN) is an artificial neural network (ANN)
with multiple hidden layers of units between
the input and output layers.

また、神経回路を模擬したパーセプトロンなども、ニューロンに相当する
処理ノードが多数の入力と内部状態に基づいて処理を行い、
次の処理ノードに出力信号を伝達するというデータフロー的な処理を
行っており、非ノイマン型のコンピュータである。

つまりDeep neural networks は典型的な、
非ノイマン型のコンピュータである。

44 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:20:58.37 ID:6Hrzs+/v.net

>Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

だれでもわかる嘘を書く。
グーグル発表の
ディープニューラルネットワークのリンク先は次の説明なっている。

A deep neural network (DNN) is an artificial neural network (ANN)
with multiple hidden layers of units between
the input and output layers.

また、神経回路を模擬したパーセプトロンなども、ニューロンに相当する
処理ノードが多数の入力と内部状態に基づいて処理を行い、
次の処理ノードに出力信号を伝達するというデータフロー的な処理を
行っており、非ノイマン型のコンピュータである。

つまりDeep neural networks は典型的な、
非ノイマン型のコンピュータである。

45 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:21:29.88 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井の理論が正しいことが証明された

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
DQNはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このDQNにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はDQNがゼロから学んだようにDQNのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はDQNと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

46 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:23:27.90 ID:VTKSdqKX.net

>>41
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

47 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:23:44.97 ID:VTKSdqKX.net

>>42
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

48 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:24:07.58 ID:VTKSdqKX.net

>>43
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

49 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:24:17.76 ID:VTKSdqKX.net

>>44
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

50 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:24:31.18 ID:6Hrzs+/v.net

651 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 05:31:14.36 ID:F94AFfdQ

Google がディープラーニングと発表しているものを詐欺師の桜井恵三はディープラーニングではないと言い張る。
詐欺師の桜井恵三は、2進法すら理解していないコンピュータのド素人である。
Google とインチキ詐欺師の桜井恵三のどちらが信用できるかは明らか。

そもそもディープラーニングはコンピュータ用の技術であり、人間の学習スキルではない。
詐欺師の桜井恵三の珍説は、マネキン人形の成形技術で人間の病気を直すと言ってるようなものである。

詐欺師の桜井恵三はコンピュータを全く理解していないから、こんなとんでもない妄想を繰り広げるのである。

つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく、買う価値もない。

Google がディープラーニングと発表しているものを詐欺師の桜井恵三はディープラーニングではないと言い張る。
詐欺師の桜井恵三は、2進法すら理解していないコンピュータのド素人である。
Google とインチキ詐欺師の桜井恵三のどちらが信用できるかは明らか。

そもそもディープラーニングはコンピュータ用の技術であり、人間の学習スキルではない。
詐欺師の桜井恵三の珍説は、マネキン人形の成形技術で人間の病気を直すと言ってるようなものである。

詐欺師の桜井恵三はコンピュータを全く理解していないから、こんなとんでもない妄想を繰り広げるのである。

つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく、買う価値もない。

51 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:24:41.00 ID:VTKSdqKX.net

>>44
誰にでもわかる嘘をつく詐欺師の桜井恵三。

Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

52 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:24:51.70 ID:VTKSdqKX.net

>>45
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

53 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:25:24.29 ID:VTKSdqKX.net

>>50
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

54 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:30:09.16 ID:6Hrzs+/v.net

>そもそもディープラーニングはコンピュータ用の技術であり、人間の学習スキルではない

ディープ・ラーニングとは深層強化学習の意味。
脳の学習方法を模した、ニューロチップで強化学習を実現する
人間由来の学習方法。

55 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:32:03.30 ID:6Hrzs+/v.net

>詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく、買う価値もない。

バカニートがその関係を一番よく知っている。
だから、嘘を並べて、基地外のように否定する。

その関係の深さを証明するのが、この嵐のような嘘を並べた、否定だ。

56 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:32:50.78 ID:6Hrzs+/v.net

>詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく、買う価値もない。

関係が大ありだ。
だから基地外のように必死で、嘘を並べて否定する。

57 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:33:18.51 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ

うそつき、グーグルエンジニア、言っている事が全部嘘。
その嘘をそのまま鵜呑みにする、バカニート。
嘘つきをだます、クロ詐欺のような話だ。

58 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:37:19.58 ID:6Hrzs+/v.net

>詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく、買う価値もない。

バカニートがその関係を一番よく知っている。
だから、嘘を並べて、基地外のように否定する。

その関係の深さを証明するのが、この嵐のような嘘を並べた、否定だ。
お前らが嘘を並べれば、並べるほど、その関係の深さが証明できる。

グーグルの記事を公器を持って嘘で否定するその責任は重い。

59 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:43:04.30 ID:6Hrzs+/v.net

177 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/01/30(土) 15:32:18.87 ID:RiLWeVlX

Google のエンジニアに確認したやったぞ。馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定されたわ。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通の
コンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、
今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、

ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、
売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。

60 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:44:18.20 ID:6Hrzs+/v.net

>Google のエンジニアに確認したやったぞ。

実はこれも全部嘘。
偽社員をデッチあげ、バカニートが創作文を作っただけのお粗末。

61 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:45:54.22 ID:6Hrzs+/v.net

>Google のエンジニアに確認したやったぞ。

実はこれも全部嘘。
だから基地外コピペは
”Google の発表により”
に変えている。

アリンコのような悪知恵は使っている。

62 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:46:35.62 ID:6Hrzs+/v.net

>Google のエンジニアに確認したやったぞ。

実はこれも全部嘘。
偽社員をデッチあげ、バカニートが創作文を作っただけのお粗末。

だから基地外コピペは
”Google の発表により”
に変えている。

63 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:47:09.24 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ

うそつき、グーグルエンジニア、言っている事が全部嘘。
その嘘をそのまま鵜呑みにする、バカニート。
嘘つきをだます、クロ詐欺のような話だ。

64 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:49:35.86 ID:6Hrzs+/v.net

>Google のエンジニアに確認したやったぞ。

実はこれも全部嘘。
だから基地外コピペは
”Google の発表により”
に変えている。

２ｃｈでもグーグルに嘘を言わせるのはまずいだろう！！！

このバカ、アリンコのような悪知恵は使っている。

65 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:50:42.70 ID:6Hrzs+/v.net

>Google のエンジニアに確認したやったぞ。

実はこれも全部嘘。
偽社員をデッチあげ、バカニートが創作文を作っただけのお粗末。

まともな嘘もつけないアホニート。

66 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 07:53:18.58 ID:6Hrzs+/v.net

>Google のエンジニアに確認したやったぞ。馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定されたわ。

どうも大きな墓穴を掘ったようだな！

その穴に埋まって隠れるしかないだろう。
俺はお前には宣伝を手伝ってもらったから、
お前の上に土をかぶせるぐらの慈悲はもっているぞ！！！！

67 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 08:01:02.71 ID:6Hrzs+/v.net

>Google のエンジニアに確認したやったぞ。馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定されたわ。

このネットの時代に直接本人に問い合わせるのは不自然だろう？
どう考えても、メールくらいは使うだろう？

ウソつきバカニート、内容も嘘だが、
確認した事体が嘘ではないか。

68 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 08:17:36.46 ID:HkqNnWZx.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

69 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 08:18:43.01 ID:HkqNnWZx.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

犯罪王国

桜井恵三で

ググりましょう！詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

70 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 08:19:32.70 ID:HkqNnWZx.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

犯罪王国

桜井恵三で

ググりましょう！詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

71 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 08:19:57.90 ID:HkqNnWZx.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

犯罪王国

桜井恵三でググりましょう！
詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

72 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 08:20:25.11 ID:HkqNnWZx.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

73 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 08:20:56.18 ID:HkqNnWZx.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

74 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 09:51:05.69 ID:aYB4v76P.net

>>55
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

75 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 09:51:18.17 ID:aYB4v76P.net

>>56
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

76 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 09:51:53.83 ID:aYB4v76P.net

>>57
詐欺師の桜井恵三が何度嘘をついても無駄だ。
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

77 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 09:52:18.21 ID:aYB4v76P.net

>>58
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

78 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 09:52:37.08 ID:aYB4v76P.net

>>60
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

79 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 09:52:55.07 ID:aYB4v76P.net

>>61
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

80 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 09:53:03.77 ID:aYB4v76P.net

>>62
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

81 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 09:53:29.68 ID:aYB4v76P.net

>>63
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

82 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 09:54:23.62 ID:aYB4v76P.net

>>64
Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

83 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 09:54:52.82 ID:aYB4v76P.net

>>65
Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

84 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 09:55:08.85 ID:aYB4v76P.net

>>66
Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

85 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 09:57:16.95 ID:aYB4v76P.net

>>67
友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。
コンピュータ音痴の詐欺師の桜井恵三には想像もつかない。

Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

86 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:23:34.90 ID:1stJiZWR.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

87 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:24:02.12 ID:1stJiZWR.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

88 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:25:19.99 ID:j8dU8KrX.net

嘘がバレて辻褄があわなくなった詐欺師の桜井恵三が発狂してるね。

89 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:31:11.74 ID:6Hrzs+/v.net

なんだ、相手にできない、雑魚ばっかりだな！

90 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:36:01.32 ID:6Hrzs+/v.net

aYB4v76P：

>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

Google のエンジニアに確認した結果を俺が確認するから
そいつのコンタクト先を教えろ？

おれはアンドロイドのスマホ、Nexus9を使っている
グーグルの熱狂的な顧客だ。

91 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:36:53.57 ID:6Hrzs+/v.net

aYB4v76P：

>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

Google のエンジニアに確認した結果を俺が確認するから
そいつのコンタクト先を教えろ？

お前の嘘を暴いてやるから。

92 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:38:31.59 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

グーグルエンジニアの言っている事、お前の言う事の全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート。

93 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:42:28.33 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

94 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:48:13.43 ID:j8dU8KrX.net

> なんだ、相手にできない、雑魚ばっかりだな！

詐欺師の桜井恵三のことですね、よくわかります。

95 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:49:18.19 ID:j8dU8KrX.net

>>90
詐欺師の桜井恵三の電話番号と住所をここに書け！

96 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:51:39.48 ID:6Hrzs+/v.net

>そもそもコンピュータ用の技術であり、人間の学習スキルではない。

ディープ・ラーニングを知らないでディープ・ラーニングを語るバカ。

ディープラーニングの考えのもととなっているニューラルネットワークは、
人間の脳神経回路を真似することによってデータを分類しようという
アイデアに基づくアルゴリズムです。

ディープラーニングはコンピュータ用の技術ではなく、
脳の学習のメカニズムをまねた強化学習方法だ。

97 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:53:42.06 ID:6Hrzs+/v.net

>詐欺師の桜井恵三の電話番号と住所をここに書け！

友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

それなら、俺もGoogle Hangouts を使っている。

98 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:54:31.21 ID:6Hrzs+/v.net

aYB4v76P：

>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

Google のエンジニアに確認した結果を俺が確認するから
そいつのコンタクト先を教えろ？

お前の嘘を暴いてやるから。

99 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 10:56:35.93 ID:6Hrzs+/v.net

>Google のエンジニアに確認した結果、

実はこれも全部嘘。
偽社員をデッチあげ、バカニートが創作文を作っただけのお粗末。
内容も嘘だが、確認したというのも嘘。

嘘を嘘でごまかす、最終段階。

100 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:00:31.93 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はAlphaGoと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

101 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:01:48.21 ID:j8dU8KrX.net

>>91
詐欺師の桜井恵三の住所と電話番号を書け！

102 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:04:25.09 ID:j8dU8KrX.net

>>92
詐欺師の桜井恵三の言ってることは全て嘘。
嘘を嘘で誤魔化すニート詐欺師。

Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

103 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:04:47.55 ID:j8dU8KrX.net

>>93
Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

104 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:04:48.50 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

105 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:05:52.34 ID:j8dU8KrX.net

>>96
ディープラーニングどころか二進法も知らずにコンピュータを語る馬鹿詐欺師の桜井恵三。

Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

106 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:06:27.19 ID:j8dU8KrX.net

>>97
では、お前の gmail のアカウントを書け。

107 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:07:12.43 ID:j8dU8KrX.net

>>98
では、お前の gmail のアカウントと電話番号、住所を書け！

108 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:07:46.49 ID:j8dU8KrX.net

>>99
都合の悪いことは全て嘘と思いこむ詐欺師の桜井恵三。

Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

109 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:08:13.31 ID:j8dU8KrX.net

>>100
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

110 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:08:34.27 ID:j8dU8KrX.net

>>104
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

111 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:12:31.90 ID:1stJiZWR.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

112 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:12:58.39 ID:1stJiZWR.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

113 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:13:26.59 ID:1stJiZWR.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
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ID:8VDTZV20
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桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

114 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:13:52.99 ID:1stJiZWR.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

115 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:26:28.11 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

116 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:26:56.20 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はAlphaGoと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

117 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:30:57.95 ID:usgCX3gI.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
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特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
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118 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:31:26.94 ID:usgCX3gI.net

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ID:WIGO8cl3
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桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

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詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

119 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:31:53.51 ID:usgCX3gI.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

120 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:32:19.74 ID:usgCX3gI.net

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桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
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いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

121 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:32:46.46 ID:usgCX3gI.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
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ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
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ID:5w9siiWL
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桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

122 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 11:33:12.42 ID:usgCX3gI.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

123 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 12:03:44.37 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はAlphaGoと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

124 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 12:04:11.19 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

125 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 12:13:14.55 ID:usgCX3gI.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

126 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 12:13:33.41 ID:qNEzQJoX.net

>>104
>お前らが多くの嘘をついてまで

いえ、ウソをついているのはバカ詐欺師、桜井恵三 ただ一人です

127 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 12:13:41.40 ID:usgCX3gI.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

128 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 12:14:07.34 ID:usgCX3gI.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

129 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 12:14:34.73 ID:usgCX3gI.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

130 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 12:26:14.24 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

グーグルエンジニアの言っている事、お前の言う事の全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート。

131 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 12:36:10.43 ID:HASlzUwB.net

>>130
>嘘を嘘でごまかすバカニート。

桜井さんの自己紹介は、いつも楽しいですね

132 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 12:55:43.44 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はAlphaGoと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

133 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 12:56:14.21 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

グーグルエンジニアの言っている事、お前の言う事の全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート。

134 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:06:41.40 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

135 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:25:11.10 ID:2MAI+HNF.net

>>115
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

136 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:25:27.35 ID:2MAI+HNF.net

>>116
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

137 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:25:52.01 ID:2MAI+HNF.net

>>115
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

138 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:26:22.49 ID:2MAI+HNF.net

>>123
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

139 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:26:34.44 ID:2MAI+HNF.net

>>124
Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

140 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:26:51.98 ID:2MAI+HNF.net

>>130
Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

141 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:27:03.98 ID:2MAI+HNF.net

>>132
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

142 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:27:34.03 ID:2MAI+HNF.net

>>133
Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

143 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:37:52.59 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はAlphaGoと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

144 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:38:20.36 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

145 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:38:45.86 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

グーグルエンジニアの言っている事、お前の言う事の全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート。

146 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 13:54:58.37 ID:qNEzQJoX.net

他人をウソつき呼ばわりしてまで自己保身

嘘つきは事実を認められないバカ詐欺師、桜井恵三だけ

147 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 15:42:19.32 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はAlphaGoと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

148 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 15:42:46.33 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

149 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 15:43:16.19 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

グーグルエンジニアの言っている事、お前の言う事の全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート。

150 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 16:13:50.64 ID:6Hrzs+/v.net

>Google のディープラーニングが Google Cloud Platfom つまり、ノイマン型コンピュータで動いていて残念だったな

常識的に考えて、ニューラルチップのDQNを開発した会社がディープ・ラーニングを
ボトルネックを持っているノイマン型コンピュータに任せるはずない。

ICTの常識や基本知識も何も知らないバカニート。
嘘は何度言っても嘘だ。

お前の嘘がどんどん大きくなるだけだ。

151 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 16:14:22.73 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。
>今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

Google Cloud Platform ではディープ・ラーニングは実行していない。
ニューラルネットワークがディープ・ラーニングを担当している。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

152 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 16:44:28.53 ID:UbIV6fL2.net

>>143
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

153 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 16:44:47.81 ID:UbIV6fL2.net

>>144

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

154 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 16:45:23.15 ID:UbIV6fL2.net

>>144
詐欺師の桜井恵三の妄想を信用する人はいない。
桜井恵三の妄想への反証の記事はこれまで多く提示されているからだ。

詐欺師の桜井恵三の嘘は息を吐くように嘘をつく。

「デジタルニューロチップはアナログだ」
「デジタルニューロチップは化学物質で情報伝達する」
「デジタル信号は0と1ではない」
「Google を含め全てのディープラーニングはノイマン型コンピュータで動いていない」
「Google にとって千台のサーバーを確保することは大きな負担である」
「Google の発表は嘘で桜井恵三の珍説の方が正しい」
「(コンピュータ用の技術である)ディープラーニングは英語学習法だ」
「(2進法すら理解していない詐欺師の)桜井恵三は人工知能の専門家だ」
「検索エンジンがインデックス化するのは文字だけ」

この全ては明らかに嘘である。
詐欺師の桜井恵三が何度嘘をついても科学的事実は変わらない。

インチキ英語教材を売りつけるために嘘を繰り広げる詐欺師の桜井恵三は断罪されるべきである。

155 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 16:45:39.14 ID:UbIV6fL2.net

>>145
Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

156 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 16:45:50.23 ID:UbIV6fL2.net

>>147
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

157 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 16:46:22.59 ID:UbIV6fL2.net

>>148
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

158 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 16:46:40.67 ID:UbIV6fL2.net

>>149
Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

159 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 16:47:04.28 ID:UbIV6fL2.net

>>150
詐欺師の桜井恵三の常識は全世界の非常識。

Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

160 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 16:47:25.28 ID:UbIV6fL2.net

>>151
詐欺師の桜井恵三の嘘はどんどん大きくなる。

しかし、Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

161 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 16:59:08.43 ID:6Hrzs+/v.net

>今話題の囲碁のAlphaGoってノイマン型コンピュータで動いてるんじゃないの？

DeepMindによれば、AlphaGoの設計上の特徴は従来手法のモンテカルロ木検索に加えて、
次に打つ手を決めるポリシーネットワークと、盤面を評価するバリューネットワークという
2組のディープニューラルネットワークを用いたこと。

GoogleではAlphaGo開発の意義について、人間が設定した特定のルールを元に計算する
エキスパートシステムではなく、機械がみずから学習する汎用のアルゴリズムであり、
ゲーム以外のさまざまな問題に応用できることを強調しています。

162 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 17:00:01.70 ID:6Hrzs+/v.net

>あくまで、（TrueNorthは）「脳の演算能力」を再現するために開発された技術であり、
>脳を人工的に作るための技術ではないのです。

お前の引用したたった一つのインチキ記事を信用する人はいない。
ネットを探せば類似の記事が多くでてくるからだ。

今までのシミュレーションや専用スーパーコンピュータを使用した方法より
直接的であり、しかも低消費電力で学習する。
これまでのDeep Learningアルゴリズムは簡単に検証できる。
高度の学習を獲得するには強力なマシンとなる。
IBMではフォン・ノイマンコンピュータによる人工知能Deep BlueやWatsonで
培った技術が生きている。
今度は非フォン・ノイマンコンピュータによる人間の脳の機能に挑戦している。

ハサビス氏はディープマインドを「人工汎用知能(AGI)を理解するためのプロジェクト」と説明しており、
機械学習と神経科学を用いることで機械が少しでも人間に近い判断を下せるような
システムを作り出すことと言っている。

163 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 17:51:37.94 ID:6Hrzs+/v.net

>「デジタルニューロチップはアナログ処理だ」

実は、脳の情報処理の基本単位であるニューロンを、数学的にモデル化し、ネットワーク化したニューロンの
シミュレーションを行う研究自体は珍しいものではない。合原教授のカオスコンピュータの重要なポイントは、
デジタルによるシミュレーションではなくアナログ回路でニューロンを物理的に再現しているところにある。
「デジタル回路は有限桁の数しか取り扱うことができないので、事実上無限の桁数を持つ『実数』については
近似でしか計算できない。実数の複雑さがカオスの原動力である以上、デジタル回路では本物のカオスを
十分に利用することは不可能に近い」と合原教授の語るとおり、現在のデジタルコンピュータでは到達できない
「まったく新しい情報処理パワー」をカオスから引き出すには、既存の計算機のアーキテクチャには頼ることが
できないのだ。

164 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 18:00:02.26 ID:pHqxD3kf.net

>>161

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

165 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 18:00:16.83 ID:pHqxD3kf.net

>>162
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

166 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 18:00:32.51 ID:pHqxD3kf.net

>>162

詐欺師の桜井恵三の妄想を信用する人はいない。
桜井恵三の妄想への反証の記事はこれまで多く提示されているからだ。

詐欺師の桜井恵三の嘘は息を吐くように嘘をつく。
合原教授のカオスコンピュータは、まだ研究段階で、実用化されていない。

ちなみに、Googleの‘ディープラーニング’は「 脳の情報処理の基本単位であるニューロンを、数学的にモデル化し、ネットワーク化したニューロンのシミュレーションを行う研究」によって開発された技術だ。

無知、無学な詐欺師の桜井恵三が都合の良い言葉尻だけ拾っていくから無残な墓穴を掘ることになる。
詐欺師の桜井恵三はまったく理解をしていない、理解ができない。

またまた嘘がバレた詐欺師の桜井恵三

167 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 18:00:51.68 ID:pHqxD3kf.net

>>163
> 2012年に公表された研究報告（PDF）…… neuromorphic(神経派生型)な
> ハードウェアの *可能性* を次のように説明している。「 …… 、アナログ処理」

詐欺師の桜井恵三は日本語の文章すら理解できないアホですな。
↑の文章はハードウェアの未来の可能性について述べたもの。
つまり現時点では、 「デジタルニューロチップ（ハードウェア）はアナログ処理ができない」ということを言っている。

自ら、自分の主張を否定する証拠を挙げるアホwww

詐欺師の桜井恵三が何度嘘を言っても科学的事実は変わらない。

現在のデジタルニューロチップはアナログ処理を行っていない。デジタル処理を行っている。

168 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 18:01:14.57 ID:pHqxD3kf.net

>>163
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

169 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 18:45:27.48 ID:HW3aSUVM.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

170 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 18:45:54.09 ID:HW3aSUVM.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

171 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 18:46:21.48 ID:HW3aSUVM.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
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https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

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始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
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自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

172 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 18:46:48.11 ID:HW3aSUVM.net

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桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

173 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 19:13:17.25 ID:qNEzQJoX.net

>>151
自分に都合の良い部分だけ切り取ったってダメだってばバカ詐欺師、桜井恵三（笑）

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

174 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 19:20:04.71 ID:nkvdt9Mb.net

正に詐欺師の手口だね

175 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 19:41:06.75 ID:MscjHUp0.net

>>174
インチキ英語教材を売りつけようとしている桜井恵三は、正真正銘の詐欺師だからね。

176 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:02:02.55 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はAlphaGoと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

177 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:02:39.78 ID:nkvdt9Mb.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

178 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:02:58.13 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

179 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:03:05.49 ID:nkvdt9Mb.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

180 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:03:19.76 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

グーグルエンジニアの言っている事、お前の言う事の全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート。

181 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:03:52.93 ID:FbnJAmu6.net

>>176




Googleに知り合いいるから訴えるように伝えておくわ

182 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:03:59.22 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。
>今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

Google Cloud Platform ではディープ・ラーニングは実行していない。
ニューラルネットワークがディープ・ラーニングを担当している。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

183 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:04:24.73 ID:6Hrzs+/v.net

そして実際にノイマン型の普通のコンピューターでもある程度のことはできている。
今回の挑戦を始めるにあたり、私たちはモンテカルロ木探索とディープニューラルネットワークを
組み合わせた AlphaGo （アルファ碁） というシステムを新たに開発しました。このシステムは、
碁盤自体を入力と見立て、その情報を数百万のノードからなる 12 層構成の
ニューラルネットワークで処理します。1 つ目の「ポリシーネットワーク」が次の手を決定し、
もう 1 つのニューラルネットワーク「バリューネットワーク」が勝者を予測します。

私たちは、このニューラルネットワークを、囲碁の達人たちによる 3,000 万を超す指し手を
用いてトレーニングし、57% の確率で次の手を予測することが出来るようになりました。
(AlphaGo 以前の記録は 44% でした。) しかし、私たちの目標は棋士の真似をさせることではなく、
コンピューターが名人と競い、勝てるようにすることです。 そこで AlphaGo は、自らの
ニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を
繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

184 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:05:02.09 ID:FbnJAmu6.net

>>176




Googleに知り合いいるから訴えるように伝えておくわ





これ警告な

185 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:05:41.30 ID:6Hrzs+/v.net

ノイマン型コンピューではボトルネックがあるからだ。

現状のコンピュータは、いわゆるノイマン型と言って、超えることができないボトルネックが存在する。
しかし一方、その計算能力は極めて大きい。例えば京速コンピュータは一秒間に一京回の計算をすることができる。
一方、人間はたかだか一秒間に一回であろう。という事は京速コンピュータの計算速度は、人間の一兆倍の一万倍も
速いということになる。

ところがパターン認識のような問題になると現状のコンピュータは人間に全くかなわない。人間の脳は2リットル程度の
体積を占め、その使用するエネルギーは20ワット程度である。
しかし人間のパターン認識と同等のことができるスーパーコンピューターを現状のアーキテクチャと技術で作れたすると、
その大きさは巨大な工場の程度になり、その使用エネルギーは原子力発電所の発電能力のかなりの部分を占めるであろう。

186 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:06:24.88 ID:6Hrzs+/v.net

>今話題の囲碁のAlphaGoってノイマン型コンピュータで動いてるんじゃないの？

DeepMindによれば、AlphaGoの設計上の特徴は従来手法のモンテカルロ木検索に加えて、
次に打つ手を決めるポリシーネットワークと、盤面を評価するバリューネットワークという
2組のディープニューラルネットワークを用いたこと。

GoogleではAlphaGo開発の意義について、人間が設定した特定のルールを元に計算する
エキスパートシステムではなく、機械がみずから学習する汎用のアルゴリズムであり、
ゲーム以外のさまざまな問題に応用できることを強調しています。

Deep Blueの人間超えから20年近くが経過し、半導体の進歩や分散コンピューティングなど、
単純な計算能力でも大きな進展がありました。
AlphaGoのディープニューラルネットワークも、学習にGoogleクラウドプラットフォームの
膨大な演算能力を用いています。

187 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:06:51.67 ID:6Hrzs+/v.net

>「デジタルニューロチップはアナログ処理だ」

実は、脳の情報処理の基本単位であるニューロンを、数学的にモデル化し、ネットワーク化したニューロンの
シミュレーションを行う研究自体は珍しいものではない。合原教授のカオスコンピュータの重要なポイントは、
デジタルによるシミュレーションではなくアナログ回路でニューロンを物理的に再現しているところにある。
「デジタル回路は有限桁の数しか取り扱うことができないので、事実上無限の桁数を持つ『実数』については
近似でしか計算できない。実数の複雑さがカオスの原動力である以上、デジタル回路では本物のカオスを
十分に利用することは不可能に近い」と合原教授の語るとおり、現在のデジタルコンピュータでは到達できない
「まったく新しい情報処理パワー」をカオスから引き出すには、既存の計算機のアーキテクチャには頼ることが
できないのだ。

188 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:07:05.61 ID:FbnJAmu6.net

>>176

桜井って奴へ


Googleに知り合いいるから訴えるように伝えておくわ





これ警告な

189 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:07:26.28 ID:6Hrzs+/v.net

>ニューロコンピューターは実際の脳神経の働きをモデルにしているというだけで、
>実際の脳の働きを完璧に模倣しているわけではありません。

２０４５年にはニューロコンピューター（人工知能）は人間の知恵を超える

技術的特異点（ぎじゅつてきとくいてん、Technological Singularity）とは、未来研究において、
人類の技術開発の歴史から推測して得られる未来のモデルの正確かつ信頼できる限界（「事象の地平面」）を指す。
「強い人工知能」や人間の知能増幅が可能となったときが技術的特異点になると考えられている。
フューチャリストらは、特異点の後では科学技術の進歩を支配するのは人類ではなく強い人工知能やポストヒューマンとなり、従って人類の過去の傾向に基づいた変化の予測モデルは通用しなくなると考えている。

190 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:07:55.98 ID:FbnJAmu6.net

>>176

桜井って奴へ


Googleに知り合いいるから訴えるように伝えておくわ





これ警告な



わかったな

191 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:08:14.23 ID:6Hrzs+/v.net

>ワークステーション1台で動くAlphaGo

そのAlphaGoはディープマインドのAlphaGoとは別物だ、偽物だ。
”Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”という論文で提案された算法で
疑似的に計算をして、近似するものだ。

グーグルでさえ、ブレイン（英語版）では(Google brain)は、1,000のサーバーの16,000のコアを使い、
3日間で猫の概念を獲得し、話題となった。

１０００台で猫を認識するレベルだ。

しかし、ブレインは自分が学習するからディープ・ラーニングのアルゴリズムを必要としない。

脳のやっているディープ・ラーニングとは自らがフィードバックを判断して
学習する方法で、アルゴリズム（算法）など作ることができない。

192 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:08:48.61 ID:6Hrzs+/v.net

>エンジンのコードをオープンソース化するってことは

グーグルの最新機械学習ソフトを無償公開した狙い

グーグルはAIエンジン「TensorFlow」のコードをオープンソース化することで、真の価値はソフトウェアやアルゴリズムより、
AIを“より賢く”するために必要な「データ」にこそ宿ることを示したのだと、ビーワルド氏は言う。
グーグルは「それ以外」を公開するが、データは公開しない。

「企業はデータ重視型になると、ソフトウェアをオープンソース化する傾向があります。
自分たちが、他のどの企業もアクセスすることができない独自データを所有しているということを
知っているのです」と、ビーワルド氏は言う。
彼はヤフーで検索エンジニアとして働いていたこともあり、マイクロソフトが買収したスタートアップ、
Powerset社立ち上げを支援したこともある。
「グーグルは自分たちのデータを公開しませんよ。この先も絶対に公開しないでしょうね」

AIを“より賢く”するために必要な「データ」にこそ宿ることを示したのだと、ビーワルド氏は言う。
グーグルは「それ以外」を公開するが、データは公開しない。

193 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:09:15.27 ID:6Hrzs+/v.net

>数百万台のサーバーを抱える Google にとって、何万台のコンピュータは全く問題ではない。

ハサビス氏はディープマインドを「人工汎用知能(AGI)を理解するためのプロジェクト」と説明しており、

高度な画像認識システムの開発、あるいはSiriやGoogle Nowのような会話のできる音声認識アシスタントの
構築などとは異なり、

機械学習と神経科学を用いることで機械が少しでも人間に近い判断を下せるような
システムを作り出すこと、

がプロジェクトの目的だ。

グーグルが数百万台のサーバーを稼働させてもいても、
AlphaGoのようなディープ・ラーニングはできない。

人工知能の開発会社のディープマインドでさえ、
研究中なのが人間のように考えることができるディープ・ラーニングだ。

数百万台のサーバーを抱える Google だって研究さえできない。
問題あるなしの前の問題だ。

194 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:09:34.87 ID:FbnJAmu6.net

>>176

桜井って奴へ


Googleに知り合いいるから訴えるように伝えておくわ





これ警告な



わかったな

195 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:09:40.26 ID:6Hrzs+/v.net

>脳のような本格的なディープ・ラーニングではノイマン型コンピュータでは
>実装不可能だ。

ディープラーニングの登場は、少なくとも画像や音声という分野において、
「データをもとに何を特徴表現すべきか」をコンピュータが自動的に獲得することができる
という可能性を示している。簡単な特徴量をコンピュータが自ら見つけ出し、
それをもとに高次の特徴量を見つけ出す。その特徴量を使って表される概念を獲得し、
その概念を使って知識を記述するという、人工知能の最大の難関に、ひとつの道が示されたのだ。

196 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:10:11.38 ID:FbnJAmu6.net

>>176

桜井って奴へ


Googleに知り合いいるから訴えるように伝えておくわ





これ警告な



わかったな

197 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:11:29.77 ID:TdLcEP4c.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

198 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:12:05.75 ID:FbnJAmu6.net

>>176

桜井って奴へ


Googleに知り合いいるから訴えるように伝えておくわ





これ警告な



わかったな

199 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:12:07.32 ID:TdLcEP4c.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

200 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:12:43.70 ID:FbnJAmu6.net

>>176

桜井って奴へ


Googleに知り合いいるから訴えるように伝えておくわ





これ警告な



わかったな

201 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:12:45.00 ID:TdLcEP4c.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

202 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:13:16.22 ID:FbnJAmu6.net

>>176

桜井って奴へ


Googleに知り合いいるから訴えるように伝えておくわ





これ警告な



わかったな

203 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:13:17.45 ID:TdLcEP4c.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

204 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:14:16.22 ID:TdLcEP4c.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

205 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:15:10.82 ID:FbnJAmu6.net

>>176

桜井って奴へ


Googleに知り合いいるから訴えるように伝えておくわ





これ警告な



わかったな

206 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:40:32.30 ID:d8O4aNJX.net

>>176
>グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

これがバカ詐欺師、桜井恵三の最大のウソ
（大笑い）

207 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 20:43:14.49 ID:qNEzQJoX.net

バカ詐欺師、桜井恵三は他人の発言を理解できないので、結果 昨日と同じ内容のループ

底なしの見事なバカだよ

208 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:05:26.76 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はAlphaGoと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

209 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:06:05.00 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

210 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:06:29.17 ID:qNEzQJoX.net

>>208
>グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

これがバカ詐欺師、桜井恵三の最大のウソ
（大笑い）

211 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:06:32.81 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

グーグルエンジニアの言っている事、お前の言う事の全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート。

212 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:07:12.83 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は現実に PC で動く。ニューロチップを使うのに比べてパフォーマンスが落ちるというだけだ。
>そして、現在の分散環境技術では何万台ものサーバーが動作する。

何万台ものサーバーを使うのが実用的でない。

実用的に考えればグーグルが公開したディープラーニングのアルゴリズムは
システムは数百万のパラメーター（クリスティアニーニ教授はこれを「ノブ（取っ手）」と呼ぶ）を
取り込むことが可能だが調整が必要であり、それを担当する優秀なエンジニアがいなければ、
あまり役に立たない。

グーグルはAIエンジン「TensorFlow」のコードをオープンソース化することで、真の価値はソフトウェアやアルゴリズムより、
AIを“より賢く”するために必要な「データ」にこそ宿ることを示したのだと、ビーワルド氏は言う。
グーグルは「それ以外」を公開するが、データは公開しない。

213 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:07:57.20 ID:6Hrzs+/v.net

>「デジタルニューロチップはアナログ処理だ」

実は、脳の情報処理の基本単位であるニューロンを、数学的にモデル化し、ネットワーク化したニューロンの
シミュレーションを行う研究自体は珍しいものではない。合原教授のカオスコンピュータの重要なポイントは、
デジタルによるシミュレーションではなくアナログ回路でニューロンを物理的に再現しているところにある。
「デジタル回路は有限桁の数しか取り扱うことができないので、事実上無限の桁数を持つ『実数』については
近似でしか計算できない。実数の複雑さがカオスの原動力である以上、デジタル回路では本物のカオスを
十分に利用することは不可能に近い」と合原教授の語るとおり、現在のデジタルコンピュータでは到達できない
「まったく新しい情報処理パワー」をカオスから引き出すには、既存の計算機のアーキテクチャには頼ることが
できないのだ。

インテルの「neuromorphic（神経派生型)」チップ・アーキテクチャーは、「spin device（回転する装置）」に基づいている。
「Spintronics（スピン工学)」は基本的に、様々な計算機能を実行するために電子の回転（spinning）を利用する。
2012年に公表された研究報告（PDF）の中で、インテルの研究者は、spin devicesに基づくneuromorphic(神経派生型)な
ハードウェアの可能性を次のように説明している。「アナログデータセンシング、データ変換、認識のコンピューティング、
連想記憶、プログラマブル・ロジック、アナログ処理」

214 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:09:59.47 ID:Ud5cElhh.net

バカ詐欺師、桜井恵三が何をほざこうが
他人の主張の主旨を正しく理解できない限りは
文字通り「負け犬の遠吠え」
桜井恵三のマヌケなウソが冬空に虚しく響くな（笑）

215 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:14:47.07 ID:Ud5cElhh.net

>>212
>何万台ものサーバーを使うのが実用的でない。

プロ棋士に勝利することのどこが「実用的でない」んだね？

マヌケな妄想に基づいた、根拠の無い いい加減な私見 = ウソ の披露なんざ 誰の注目も集めない

単にバカ詐欺師、桜井恵三の欺瞞に満ちた自己正当化でもしないと自我が保てないんだろうな（笑）

216 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:15:35.40 ID:im+qgFWf.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

217 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:16:13.74 ID:im+qgFWf.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

218 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:17:10.62 ID:Ud5cElhh.net

どうして桜井は こんなにバカなんだ

219 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:31:10.89 ID:FYHVWH7a.net

おい バカ詐欺師 桜井恵三

さっきまでの威勢はどこへ行ったんだ？
涙を流しながら敗走中か？（笑）

お前のマヌケなウソで我々を大笑いさせてくれよ

220 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:35:35.56 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はAlphaGoと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

221 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:38:48.36 ID:FYHVWH7a.net

>>220
>グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

これがバカ詐欺師、桜井恵三の最大のウソ
（大笑い）

それにしても、クソくだらないコピペの連続だな 能無しバカ詐欺師、桜井恵三

222 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:41:14.26 ID:FYHVWH7a.net

おい バカ詐欺師 桜井恵三

もうネタ切れか？

底なしのバカなのに、底が浅いな（大笑い
）

223 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:51:44.74 ID:FYHVWH7a.net

おい バカ詐欺師 桜井恵三

お前の経歴には なぜIBSのことには触れてないんだ？

帰国後、ずっと通訳をしてたかのような記述じゃないか

経歴にさえ、ウソをつく詐欺師なんだよな お前は（笑）

224 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:55:55.58 ID:FYHVWH7a.net

おい バカ詐欺師 桜井恵三

どっちが「ぽこぽこ」だ？

言ってみろ

既に書き込む勇気さえ失ったか？（大笑い
）

225 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 21:57:26.89 ID:FYHVWH7a.net

【訂正】orz
おい バカ詐欺師 桜井恵三

どっちが「ぼこぼこ」だ？

言ってみろ

既に書き込む勇気さえ失ったか？（大笑い
）

226 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:06:42.08 ID:FYHVWH7a.net

板住人に告ぐ

多弁なバカ詐欺師 桜井恵三が完黙だ
万年負け犬 桜井恵三が負けを認めたも同然だ

これ以降、バカ詐欺師が書き込んだら
レスは「ウソつき負け犬桜井恵三 乙」の一言でOKだ（高笑い）

227 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:08:43.48 ID:FYHVWH7a.net

あ 「ウソつき負け犬 バカ詐欺師 桜井恵三 乙」にしよう

228 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:10:30.95 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

グーグルエンジニアの言っている事、お前の言う事の全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート。

229 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:10:58.65 ID:FYHVWH7a.net

ウソつき負け犬 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

230 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:11:01.44 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

231 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:11:38.24 ID:6Hrzs+/v.net

グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はAlphaGoと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

232 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:12:08.67 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

233 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:12:11.81 ID:FYHVWH7a.net

>>228
ウソつき負け犬 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

234 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:12:40.33 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

グーグルエンジニアの言っている事、お前の言う事の全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート。

235 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:13:00.79 ID:FYHVWH7a.net

>>230-232

ウソつき負け犬 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

236 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:14:02.83 ID:FYHVWH7a.net

>>234

ウソつき負け犬 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

237 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:14:16.61 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

238 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:14:59.44 ID:FYHVWH7a.net

>>237

ウソつき負け犬 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

239 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:15:20.18 ID:6Hrzs+/v.net

>今話題の囲碁のAlphaGoってノイマン型コンピュータで動いてるんじゃないの？

DeepMindによれば、AlphaGoの設計上の特徴は従来手法のモンテカルロ木検索に加えて、
次に打つ手を決めるポリシーネットワークと、盤面を評価するバリューネットワークという
2組のディープニューラルネットワークを用いたこと。

GoogleではAlphaGo開発の意義について、人間が設定した特定のルールを元に計算する
エキスパートシステムではなく、機械がみずから学習する汎用のアルゴリズムであり、
ゲーム以外のさまざまな問題に応用できることを強調しています。

Deep Blueの人間超えから20年近くが経過し、半導体の進歩や分散コンピューティングなど、
単純な計算能力でも大きな進展がありました。
AlphaGoのディープニューラルネットワークも、学習にGoogleクラウドプラットフォームの
膨大な演算能力を用いています。

240 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:16:02.39 ID:FYHVWH7a.net

>>239
ウソつき負け犬 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

241 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:16:46.25 ID:6Hrzs+/v.net

>今話題の囲碁のAlphaGoってノイマン型コンピュータで動いてるんじゃないの？

DeepMindによれば、AlphaGoの設計上の特徴は従来手法のモンテカルロ木検索に加えて、
次に打つ手を決めるポリシーネットワークと、盤面を評価するバリューネットワークという
2組のディープニューラルネットワークを用いたこと。

GoogleではAlphaGo開発の意義について、人間が設定した特定のルールを元に計算する
エキスパートシステムではなく、機械がみずから学習する汎用のアルゴリズムであり、
ゲーム以外のさまざまな問題に応用できることを強調しています。

Deep Blueの人間超えから20年近くが経過し、半導体の進歩や分散コンピューティングなど、
単純な計算能力でも大きな進展がありました。
AlphaGoのディープニューラルネットワークも、学習にGoogleクラウドプラットフォームの
膨大な演算能力を用いています。

242 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:17:11.19 ID:FYHVWH7a.net

>>241
ウソつき負け犬 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

243 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:17:12.45 ID:6Hrzs+/v.net

>あくまで、（TrueNorthは）「脳の演算能力」を再現するために開発された技術であり、
>脳を人工的に作るための技術ではないのです。

お前の引用したたった一つのインチキ記事を信用する人はいない。
ネットを探せば類似の記事が多くでてくるからだ。

今までのシミュレーションや専用スーパーコンピュータを使用した方法より
直接的であり、しかも低消費電力で学習する。
これまでのDeep Learningアルゴリズムは簡単に検証できる。
高度の学習を獲得するには強力なマシンとなる。
IBMではフォン・ノイマンコンピュータによる人工知能Deep BlueやWatsonで
培った技術が生きている。
今度は非フォン・ノイマンコンピュータによる人間の脳の機能に挑戦している。

ハサビス氏はディープマインドを「人工汎用知能(AGI)を理解するためのプロジェクト」と説明しており、
機械学習と神経科学を用いることで機械が少しでも人間に近い判断を下せるような
システムを作り出すことと言っている。

244 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:17:38.49 ID:6Hrzs+/v.net

>「デジタルニューロチップはアナログ処理だ」

実は、脳の情報処理の基本単位であるニューロンを、数学的にモデル化し、ネットワーク化したニューロンの
シミュレーションを行う研究自体は珍しいものではない。合原教授のカオスコンピュータの重要なポイントは、
デジタルによるシミュレーションではなくアナログ回路でニューロンを物理的に再現しているところにある。
「デジタル回路は有限桁の数しか取り扱うことができないので、事実上無限の桁数を持つ『実数』については
近似でしか計算できない。実数の複雑さがカオスの原動力である以上、デジタル回路では本物のカオスを
十分に利用することは不可能に近い」と合原教授の語るとおり、現在のデジタルコンピュータでは到達できない
「まったく新しい情報処理パワー」をカオスから引き出すには、既存の計算機のアーキテクチャには頼ることが
できないのだ。

245 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:17:53.06 ID:FYHVWH7a.net

>>243
ウソつき負け犬 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

246 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:18:11.07 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

247 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:18:41.00 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

グーグルエンジニアの言っている事、お前の言う事の全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート。

248 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:18:43.19 ID:FYHVWH7a.net

>>244
ウソつき負け犬 コピペ厨 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

249 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:19:38.84 ID:FYHVWH7a.net

>>246-247
ウソつき負け犬 コピペ厨 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

250 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:22:30.10 ID:e1Pfwm8C.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

251 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:22:31.02 ID:FYHVWH7a.net

もう 終わりっすか？
老人は根気が続かないよな（笑）

ウソつき負け犬 コピペ厨 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

252 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:22:56.88 ID:e1Pfwm8C.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

253 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:26:12.58 ID:FYHVWH7a.net

もう 終わりっすか？
老人は根気が続かないよな（笑）

ウソつき負け犬 コピペ厨 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

254 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:27:00.74 ID:FYHVWH7a.net

寝るまでには まだ時間があるのに もう 終わりっすか？
基地外老人は根気が続かないよな（笑）

ウソつき負け犬 コピペ厨 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

255 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:28:47.43 ID:FYHVWH7a.net

おい バカ詐欺師 桜井恵三

お前の経歴には なぜIBSのことには触れてないんだ？

帰国後、ずっと通訳をしてたかのような記述じゃないか

経歴にさえ、ウソをつく詐欺師なんだよな お前は（笑）

ウソつき負け犬 コピペ厨 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

256 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:30:34.23 ID:FYHVWH7a.net

板住人に告ぐ

多弁なバカ詐欺師 桜井恵三が完黙だ
万年負け犬 桜井恵三が負けを認めたも同然だ

これ以降、バカ詐欺師が書き込んだら
レスは「ウソつき負け犬 コピペ厨 バカ詐欺師 桜井恵三 乙」の一言でOKだ（高笑い）

257 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:32:44.14 ID:FYHVWH7a.net

おい バカ詐欺師 桜井恵三

完黙 = 敗北 については異論も反論もないな？

ウソつき負け犬 コピペ厨 バカ詐欺師 桜井恵三 乙（高笑い）

258 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:37:33.53 ID:FYHVWH7a.net

バカ詐欺師、桜井恵三からの反応がないので
ウソつき負け犬 コピペ厨 バカ詐欺師 桜井恵三 が
確定しますた

10年間 お疲れ様でした
決定的にオツムの弱いバカ詐欺師、桜井恵三さんw

259 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:44:58.46 ID:e1Pfwm8C.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

260 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:45:24.27 ID:e1Pfwm8C.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

261 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:58:49.37 ID:G0jd7s4z.net

ウソつき負け犬 コピペ厨 バカ詐欺師 桜井恵三 乙

262 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 23:06:24.56 ID:6Hrzs+/v.net

17 ：名無しさん＠英語勉強中：2015/06/06(土) 09:24:07.58 ID:QdsBt8e
6月5日最新経過説明

桜井恵三の著作権法違反を調べている団体があった
著作権法違反の証拠を集めた
お金を集めたり募った
知り合いなどの弁護士に資料を渡した
弁護士から一応桜井恵三が反省しているか確認したいと言われた
桜井に反省の色がなかった
弁護士は正式に書類を受け取った
弁護士は仕事の合間で調べているか
もしくは多忙でまだ着手できていない

桜井恵三が発狂中
弁護士、警察が動き出した ← イマココ
桜井恵三著作権法違反容疑で逮捕
証拠書類の提出後は弁護士が全部やってくれます。

260 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:45:24.27 ID:e1Pfwm8CID:6Hrzs+/v
詐欺師逮捕に協力してください！

263 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 23:06:59.01 ID:6Hrzs+/v.net

17 ：名無しさん＠英語勉強中：2015/06/06(土) 09:24:07.58 ID:QdsBt8e
弁護士は正式に書類を受け取った
弁護士、警察が動き出した ← イマココ

260 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:45:24.27 ID:e1Pfwm8CID:6Hrzs+/v
詐欺師逮捕に協力してください！

バカニートの言う事は全部ウソ。

264 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 23:07:39.70 ID:6Hrzs+/v.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

グーグルエンジニアの言っている事、お前の言う事の全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート。

265 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 23:09:06.58 ID:6Hrzs+/v.net

バカニートの言う事は全部ウソ。

グーグルエンジニアの言っている事、お前の言う事の全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート。

ウソばかりで、何が嘘かわからない小保方晴子状態。

266 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 23:11:44.24 ID:6Hrzs+/v.net

17 ：名無しさん＠英語勉強中：2015/06/06(土) 09:24:07.58 ID:QdsBt8e
弁護士は正式に書類を受け取った
弁護士、警察が動き出した ← イマココ

260 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:45:24.27 ID:e1Pfwm8CID:6Hrzs+/v
詐欺師逮捕に協力してください！

自分で嘘ですと証明するほどのバカ。
人を騙すような常識的な嘘さえもつけない、大馬鹿。

>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

267 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 23:12:51.93 ID:6Hrzs+/v.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

268 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 23:13:34.53 ID:ABgnPZi1.net

10年に渡り御愛顧いただきました「お笑い！桜井恵三 妄想喫茶」は、
本日をもって閉店させていただきます。

店主、桜井恵三の無教養により、顧客の皆様を驚愕させ、爆笑の渦に
巻き込んでしまったことを深くお詫び申し上げます。

閉店に当たりまして、知的健常者である皆様方の御多幸を祈念いたします。

バカ店主 桜井恵三

269 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 23:22:53.07 ID:6Hrzs+/v.net

>本日をもって閉店させていただきます。

始めから終わりまで全部が嘘だから、
開店していても、閉店しても同じ事だ。
単なる時間の無駄。

270 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 01:13:04.58 ID:ErwVJABx.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

271 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 01:13:30.50 ID:ErwVJABx.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

272 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 01:13:58.13 ID:ErwVJABx.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

273 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 01:14:28.24 ID:ErwVJABx.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

274 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 01:15:04.43 ID:tMtj8XY+.net

>>176

桜井って奴へ


Googleに知り合いいるから訴えるように伝えておくわ





これ警告な



わかったな

275 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 01:15:11.75 ID:ErwVJABx.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

276 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 01:16:28.78 ID:tMtj8XY+.net

>>176

桜井って奴へ


Googleに知り合いいるから訴えるように伝えておくわ





これ警告な



わかったな

277 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 01:16:31.17 ID:ErwVJABx.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

278 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 01:16:59.56 ID:edT2I4PI.net

ID:6Hrzs+/v ← new 桜井恵三
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

279 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 01:17:01.11 ID:ErwVJABx.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

280 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:03:09.94 ID:xgPOXw+R.net

>>176
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

281 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:03:32.96 ID:xgPOXw+R.net

>>178

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

282 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:03:48.64 ID:xgPOXw+R.net

>>180
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

283 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:04:06.14 ID:xgPOXw+R.net

>>182
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

284 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:04:16.17 ID:xgPOXw+R.net

>>183
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

285 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:05:00.72 ID:xgPOXw+R.net

>>183
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

286 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:05:11.74 ID:xgPOXw+R.net

>>185
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

287 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:05:41.49 ID:xgPOXw+R.net

>>186
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

288 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:05:47.64 ID:xgPOXw+R.net

>>187
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

289 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:06:09.84 ID:xgPOXw+R.net

>>189
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

290 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:06:34.49 ID:xgPOXw+R.net

>>187

詐欺師の桜井恵三の妄想を信用する人はいない。
桜井恵三の妄想への反証の記事はこれまで多く提示されているからだ。

詐欺師の桜井恵三の嘘は息を吐くように嘘をつく。
合原教授のカオスコンピュータは、まだ研究段階で、実用化されていない。

ちなみに、Googleの‘ディープラーニング’は「 脳の情報処理の基本単位であるニューロンを、数学的にモデル化し、ネットワーク化したニューロンのシミュレーションを行う研究」によって開発された技術だ。

無知、無学な詐欺師の桜井恵三が都合の良い言葉尻だけ拾っていくから無残な墓穴を掘ることになる。
詐欺師の桜井恵三はまったく理解をしていない、理解ができない。

またまた嘘がバレた詐欺師の桜井恵三

291 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:06:48.17 ID:xgPOXw+R.net

>>189
> 2012年に公表された研究報告（PDF）…… neuromorphic(神経派生型)な
> ハードウェアの *可能性* を次のように説明している。「 …… 、アナログ処理」

詐欺師の桜井恵三は日本語の文章すら理解できないアホですな。
↑の文章はハードウェアの未来の可能性について述べたもの。
つまり現時点では、 「デジタルニューロチップ（ハードウェア）はアナログ処理ができない」ということを言っている。

自ら、自分の主張を否定する証拠を挙げるアホwww

詐欺師の桜井恵三が何度嘘を言っても科学的事実は変わらない。

現在のデジタルニューロチップはアナログ処理を行っていない。デジタル処理を行っている。

292 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:07:05.88 ID:xgPOXw+R.net

>>191

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

293 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:07:28.12 ID:xgPOXw+R.net

>>192
Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

294 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:07:42.00 ID:xgPOXw+R.net

>>193
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

295 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:07:58.51 ID:xgPOXw+R.net

>>195
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

296 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:08:34.81 ID:xgPOXw+R.net

>>208
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

297 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:08:59.13 ID:vL4jHvaN.net

>>208
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

298 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:09:49.96 ID:xgPOXw+R.net

>>209
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

299 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:09:57.77 ID:xgPOXw+R.net

>>211
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

300 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:10:14.40 ID:xgPOXw+R.net

>>212
数百万台のサーバーを抱える Google にとって、何万台のコンピュータは全く問題ではない。
また、2進法すら理解できない詐欺師の桜井恵三には、現代の分散処理がまるで理解していない。
クラウド時代の今は、サーバーをマイクロ秒刻みで使用する。
コンピュータ音痴の詐欺師桜井恵三は、サーバーを使うことは、サーバーを一々新規で購入して特定のアプリケーション専用に使うことと妄想してるのである。
クラウド時代を一切理解していない、コンピュータ音痴の桜井恵三なのである。

ディープラーニングはコンピュータのための技術であり、英語学習とは直接の関係はない。
ましてや、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とは何ら関係がない。

詐欺師の桜井恵三は、いい加減なコバンザメ商法の詐欺をやめろ。
お前の発音の酷さはバレている。

301 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:10:31.27 ID:xgPOXw+R.net

>>213
詐欺師の桜井恵三が必死でアナログだと言い張っていた IBM の TrueNorth チップもデジタルだとはっきり書いてある。

デジタル回路技術は進歩しつづけており、神経モデルの数値積分を比較的低い消費電力で高速に実行できるようになってきました。2014年にIBMが発表したTrueNorthチップは低電力ロジック回路と非同期回路技術を組み合わせ、極端に簡略化した神経モデルを採用することで100万ニューロンのシステムを100mWを大きく下回る消費電力で実現しました。

http://www.eeis.t.u-tokyo.ac.jp/faculty/kohno-takashi.html

無知、無学な詐欺師の桜井恵三が都合の良い言葉尻だけ拾っていくから無残な墓穴を掘ることになる。
詐欺師の桜井恵三はまったく理解をしていない、理解ができない。

またまた嘘がバレた詐欺師の桜井恵三

302 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:11:00.81 ID:xgPOXw+R.net

>>220
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

303 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:11:32.74 ID:xgPOXw+R.net

>>228
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

304 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:12:01.26 ID:xgPOXw+R.net

>>230
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

305 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:16:41.72 ID:xgPOXw+R.net

>>231
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

306 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:17:25.79 ID:xgPOXw+R.net

>>232
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

307 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:18:07.58 ID:xgPOXw+R.net

>>234

詐欺師の桜井恵三の言っている事は全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート詐欺師の桜井恵三。

詐欺師の桜井恵三の嘘は息を吐くように嘘をつく。
合原教授のカオスコンピュータは、まだ研究段階で、実用化されていない。

ちなみに、Googleの‘ディープラーニング’は「 脳の情報処理の基本単位であるニューロンを、数学的にモデル化し、ネットワーク化したニューロンのシミュレーションを行う研究」によって開発された技術だ。

無知、無学な詐欺師の桜井恵三が都合の良い言葉尻だけ拾っていくから無残な墓穴を掘ることになる。
詐欺師の桜井恵三はまったく理解をしていない、理解ができない。

またまた嘘がバレた詐欺師の桜井恵三

308 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:18:51.56 ID:xgPOXw+R.net

>>237

詐欺師の桜井恵三の言っている事は全部嘘。
嘘を嘘でごまかすバカニート詐欺師の桜井恵三。

詐欺師の桜井恵三の嘘は息を吐くように嘘をつく。
合原教授のカオスコンピュータは、まだ研究段階で、実用化されていない。

ちなみに、Googleの‘ディープラーニング’は「 脳の情報処理の基本単位であるニューロンを、数学的にモデル化し、ネットワーク化したニューロンのシミュレーションを行う研究」によって開発された技術だ。

無知、無学な詐欺師の桜井恵三が都合の良い言葉尻だけ拾っていくから無残な墓穴を掘ることになる。
詐欺師の桜井恵三はまったく理解をしていない、理解ができない。

またまた嘘がバレた詐欺師の桜井恵三

309 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:21:43.45 ID:xgPOXw+R.net

>>237
Google がディープラーニングと発表しているものを詐欺師の桜井恵三はディープラーニングではないと言い張る。
詐欺師の桜井恵三は、2進法すら理解していないコンピュータのド素人である。
Google とインチキ詐欺師の桜井恵三のどちらが信用できるかは明らか。

そもそもディープラーニングはコンピュータ用の技術であり、人間の学習スキルではない。
詐欺師の桜井恵三の珍説は、マネキン人形の成形技術で人間の病気を直すと言ってるようなものである。

詐欺師の桜井恵三はコンピュータを全く理解していないから、こんなとんでもない妄想を繰り広げるのである。

つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく、買う価値もない。

310 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:22:30.24 ID:xgPOXw+R.net

>>239
Google がディープラーニングと発表しているものを詐欺師の桜井恵三はディープラーニングではないと言い張る。
詐欺師の桜井恵三は、2進法すら理解していないコンピュータのド素人である。
Google とインチキ詐欺師の桜井恵三のどちらが信用できるかは明らか。

そもそもディープラーニングはコンピュータ用の技術であり、人間の学習スキルではない。
詐欺師の桜井恵三の珍説は、マネキン人形の成形技術で人間の病気を直すと言ってるようなものである。

詐欺師の桜井恵三はコンピュータを全く理解していないから、こんなとんでもない妄想を繰り広げるのである。

つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく、買う価値もない。

311 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:22:46.90 ID:xgPOXw+R.net

>>239
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

312 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:23:27.36 ID:xgPOXw+R.net

>>238
悪態のつき方まで詐欺師の桜井恵三の真似をするこたあない。俺らは心持ち上品に行こう。

313 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:23:37.83 ID:xgPOXw+R.net

>>241
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

314 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:24:07.99 ID:xgPOXw+R.net

>>243
根拠がゼロの詐欺師の桜井恵三の嘘を信用する人は居ない。

Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

315 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:24:20.75 ID:xgPOXw+R.net

>>244
> 2012年に公表された研究報告（PDF）…… neuromorphic(神経派生型)な
> ハードウェアの *可能性* を次のように説明している。「 …… 、アナログ処理」

詐欺師の桜井恵三は日本語の文章すら理解できないアホですな。
↑の文章はハードウェアの未来の可能性について述べたもの。
つまり現時点では、 「デジタルニューロチップ（ハードウェア）はアナログ処理ができない」ということを言っている。

自ら、自分の主張を否定する証拠を挙げるアホwww

詐欺師の桜井恵三が何度嘘を言っても科学的事実は変わらない。

現在のデジタルニューロチップはアナログ処理を行っていない。デジタル処理を行っている。

316 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:24:39.91 ID:xgPOXw+R.net

>>246
Google のディープラーニング「AlphaGo」（Googleが買収したディープマインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね〜。

http://googleresearch.blogspot.com/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html?m=1

ディープラーニングはノイマン型コンピュータでは動かないと言い張る、詐欺師の桜井恵三の嘘がまたバレたね。

Google の AlphaGo が完勝、詐欺師の桜井恵三は完敗だなww

317 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:24:57.62 ID:xgPOXw+R.net

>>246
詐欺師の桜井恵三の妄想を信用する人はいない。
桜井恵三の妄想への反証の記事はこれまで多く提示されているからだ。

詐欺師の桜井恵三の嘘は息を吐くように嘘をつく。

「デジタルニューロチップはアナログだ」
「デジタルニューロチップは化学物質で情報伝達する」
「デジタル信号は0と1ではない」
「Google を含め全てのディープラーニングはノイマン型コンピュータで動いていない」
「Google にとって千台のサーバーを確保することは大きな負担である」
「Google の発表は嘘で桜井恵三の珍説の方が正しい」
「(コンピュータ用の技術である)ディープラーニングは英語学習法だ」
「(2進法すら理解していない詐欺師の)桜井恵三は人工知能の専門家だ」
「検索エンジンがインデックス化するのは文字だけ」

この全ては明らかに嘘である。
詐欺師の桜井恵三が何度嘘をついても科学的事実は変わらない。

インチキ英語教材を売りつけるために嘘を繰り広げる詐欺師の桜井恵三は断罪されるべきである。

318 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:25:49.07 ID:Y/UnnLy+.net

>>247
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

319 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:26:38.98 ID:Y/UnnLy+.net

>>247
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

320 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:27:04.39 ID:Y/UnnLy+.net

>>263
馬鹿詐欺師の桜井恵三の言うことは全部ウソですね。よくわかります。

321 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:27:34.15 ID:Y/UnnLy+.net

>>264
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

322 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:27:52.48 ID:Y/UnnLy+.net

>>264
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

323 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:29:33.63 ID:Y/UnnLy+.net

>>266
じゃあ、Google の人工知能を専門にしているエンジニアに、他にも何か聞いてやろうか？ ｗ
彼もキチガイ詐欺師の桜井恵三とは連絡したくないだろうが、俺が聞けば大抵のことは教えてくれるよ。

324 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:29:42.65 ID:Y/UnnLy+.net

>>267
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

325 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:30:10.78 ID:Y/UnnLy+.net

>>269

> 始めから終わりまで全部が嘘だから、
> 開店していても、閉店しても同じ事だ。
> 単なる時間の無駄。

詐欺師の桜井恵三のことですね。よくわかります。

326 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 04:37:16.80 ID:Y/UnnLy+.net

>>267
人工知能の技術であるディープラーニングをインチキ英語教材の宣伝文句にこじつけようととしているのが、無理がありすぎる。

おまけに桜井恵三は人工知能やクラウドコンピューティングどころか、二進法すら理解してないんだからな。

嘘に嘘を重ねても無駄。Google や IBM の発表は桜井恵三のこじつけが大嘘であることを証明している。

現在のディープラーニングはノイマン型コンピュータで処理されるのがほとんどであり、人間の脳とは直接の関係はない技術。
ましてや、桜井恵三のインチキ英語教材とは一切関係がない。

流行りの技術用語を勝手にこじつけて、インチキ英語教材を売りつけようとしても無駄。
詐欺師の桜井恵三の嘘とでっち上げは完全にバレている。

327 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 06:42:05.65 ID:tMtj8XY+.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

328 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 06:45:21.06 ID:rtZXosq1.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

329 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 07:29:03.42 ID:rSPtXuW0.net

>>328
昨晩の詐欺師桜井恵三のイカレぶりは凄かったな。
嘘が尽くバレて焦ってるんだろうな。

330 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 07:40:32.62 ID:7bs1pacB.net

>Google の人工知能を専門にしているエンジニアに、他にも何か聞いてやろうか？ ｗ

それも嘘だ。
日本のグーグルに人工知能を専門にしている者はいない。
実はシアトルにも人工知能を専門にしている者はいない。
２０１３年に猫を認識したグループもニューラルネットワーク
つまり本格的な専門家ではない。
グーグルのグループで人工知能を専門にしているのは
ディープマインド社にしかいない、
英語もできないお前にはメールでコンタクトするのもできないだろう。

331 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 07:43:50.01 ID:7bs1pacB.net

>２０１３年に猫を認識したグループもニューラルネットワーク
> つまり本格的な専門家ではない。

ディズニーのデジタル動画もアナログのアニメーターがデジタルに変身したのではない。
デジタル専門のピクサーを買収してアナログのアニメーターは多くが失職した。
パラダイムシフトとはそのようなものだ。

ワークステーションでディープ・ラーニングと言うのはほとんど意味のないものだ。

332 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 07:45:16.98 ID:7bs1pacB.net

>人工知能の技術であるディープラーニングをインチキ英語教材の宣伝文句にこじつけようととしているのが、無理がありすぎる。

関係ありすぎだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

333 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 07:49:20.64 ID:7bs1pacB.net

17 ：名無しさん＠英語勉強中：2015/06/06(土) 09:24:07.58 ID:QdsBt8e
弁護士は正式に書類を受け取った
弁護士、警察が動き出した ← イマココ

260 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:45:24.27 ID:e1Pfwm8CID:6Hrzs+/v
詐欺師逮捕に協力してください！

バカニートの言う事は全部ウソ。
ウソ言って、ばれると、それを嘘でごまかす、バカニート軍団。
日本人の９９．９％が寝ている深夜に数十人が数十の書き込みをするような、
基地外、病人軍団。
そのような社会のクズを宣伝に最大限活用する、７１才の賢い、よぼよぼジジイ。

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

334 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 07:52:56.41 ID:7bs1pacB.net

日本人の９９．９％が寝ている深夜に数十人が数十の書き込みをするような、
基地外、病人軍団。

335 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 07:56:02.76 ID:7bs1pacB.net

日本人の９９．９％が寝ている深夜に数十人が数十の書き込みをするような、
基地外、病人軍団。

嘘を証明されて集団発狂。
反応があって、基地外だから余計に面白い。
お前らは俺の集団ペットだ。
お互いに基地外で、暇を持て余しているから、
これからもずっとウインウインの関係だ。

お前らはウソを言い続けるやつ、
そしておれがその嘘をたたくやつ。
これからもずっとウインウインの関係だ。

336 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 07:58:10.50 ID:7bs1pacB.net

>お前らはウソを言い続けるやつ、

嘘はウソでも、
”Google の人工知能を専門にしているエンジニアに、他にも何か聞いてやろうか？ ｗ”
くらいの、嘘にしろよ。

鉄拳風にこんな嘘はいやだ。

17 ：名無しさん＠英語勉強中：2015/06/06(土) 09:24:07.58 ID:QdsBt8e
弁護士は正式に書類を受け取った
弁護士、警察が動き出した ← イマココ

260 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:45:24.27 ID:e1Pfwm8CID:6Hrzs+/v
詐欺師逮捕に協力してください！

337 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 08:03:23.16 ID:tMtj8XY+.net

ID:7bs1pacB ← new 桜井恵三
ID:6Hrzs+/v
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

338 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 08:03:51.32 ID:tMtj8XY+.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

339 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 08:15:30.77 ID:kq+uzJOp.net

嘘つきバカ詐欺師、桜井恵三
断末魔の叫び
虚しいなあ（笑）

340 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 08:16:30.58 ID:kq+uzJOp.net

>>335
>お前らはウソを言い続けるやつ、
>そしておれがその嘘をたたくやつ。

逆だよ 逆（笑）

341 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 08:24:08.31 ID:7bs1pacB.net

>お前らはウソを言い続けるやつ、
>そしておれがその嘘をたたくやつ。

17 ：名無しさん＠英語勉強中：2015/06/06(土) 09:24:07.58 ID:QdsBt8e
弁護士は正式に書類を受け取った
弁護士、警察が動き出した ← イマココ

260 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:45:24.27 ID:e1Pfwm8CID:6Hrzs+/v
詐欺師逮捕に協力してください！

桜井恵三： 鉄拳風に、こんな嘘はいやだ。

342 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 08:25:59.45 ID:7bs1pacB.net

>お前らはウソを言い続けるやつ、
>そしておれがその嘘をたたくやつ。

AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

バカニートの言う事、全部ウソ。

343 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 09:02:57.55 ID:azvhRKQ+.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

344 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 09:03:24.27 ID:azvhRKQ+.net

ID:7bs1pacB ← new 桜井恵三
ID:6Hrzs+/v
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

345 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 09:32:35.20 ID:jE120NVH.net

>>330
> 日本のグーグルに人工知能を専門にしている者はいない。

詐欺師の桜井恵三は三重に間違っているな。
まず、日本のGoogleにも人工知能の専門家は居る。Googleに縁がない桜井恵三が知らないだけ。
そして、俺の友人は日本勤務ではない。日本人が東京にしか居ないと思ってる詐欺師の桜井恵三は無知すぎる。
さらに、Googleの本社はシアトルではない。カリフォルニアのマウンテンビューが本社だ。
Googleのことを何一つ知らずして嘘を語ろうとしても無駄。

桜井恵三は無知と嘘ばかり晒しているが、全部バレている。

346 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 09:44:11.84 ID:s1uvmuUQ.net

>>330
人工知能に全く無知な桜井恵三は、機会を与えられても質問することすらできないwwww

347 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 09:44:37.19 ID:UY0OheWa.net

>>330

人工知能の技術であるディープラーニングをインチキ英語教材の宣伝文句にこじつけようととしているのが、無理がありすぎる。

おまけに桜井恵三は人工知能やクラウドコンピューティングどころか、二進法すら理解してないんだからな。

嘘に嘘を重ねても無駄。Google や IBM の発表は桜井恵三のこじつけが大嘘であることを証明している。

現在のディープラーニングはノイマン型コンピュータで処理されるのがほとんどであり、人間の脳とは直接の関係はない技術。
ましてや、桜井恵三のインチキ英語教材とは一切関係がない。

流行りの技術用語を勝手にこじつけて、インチキ英語教材を売りつけようとしても無駄。
詐欺師の桜井恵三の嘘とでっち上げは完全にバレている。

348 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:13:56.99 ID:UY0OheWa.net

>>331

人工知能の技術であるディープラーニングをインチキ英語教材の宣伝文句にこじつけようととしているのが、無理がありすぎる。

おまけに桜井恵三は人工知能やクラウドコンピューティングどころか、二進法すら理解してないんだからな。

嘘に嘘を重ねても無駄。Google や IBM の発表は桜井恵三のこじつけが大嘘であることを証明している。

現在のディープラーニングはノイマン型コンピュータで処理されるのがほとんどであり、人間の脳とは直接の関係はない技術。
ましてや、桜井恵三のインチキ英語教材とは一切関係がない。

流行りの技術用語を勝手にこじつけて、インチキ英語教材を売りつけようとしても無駄。
詐欺師の桜井恵三の嘘とでっち上げは完全にバレている。

349 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:14:20.33 ID:UY0OheWa.net

>>331
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

350 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:14:35.77 ID:UY0OheWa.net

>>332
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

351 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:14:56.60 ID:UY0OheWa.net

>>333
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

352 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:15:33.76 ID:UY0OheWa.net

>>335Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

353 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:16:24.67 ID:UY0OheWa.net

>>335
桜井恵三は日本から出たことがないから時差が理解できないんだろうwww

354 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:18:08.89 ID:UY0OheWa.net

>>336
人工知能が全く分からず、質問すら思いつけない間抜けな詐欺師の桜井恵三www

355 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:18:30.84 ID:UY0OheWa.net

>>336
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

356 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:20:12.89 ID:UY0OheWa.net

>>341
人工知能が全く分からず、質問すら思いつけない間抜けな詐欺師の桜井恵三www

357 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:20:32.01 ID:UY0OheWa.net

>>342
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

358 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:27:06.44 ID:wlLy/I4K.net

ID:7bs1pacB ← new 桜井恵三
ID:6Hrzs+/v
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

359 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:29:07.98 ID:UY0OheWa.net

>>358
詐欺師の桜井恵三がアメリカの大学出たってのもやっぱり嘘？
桜井恵三は、どう見ても英語力ないし、時差があることすら知らないみたいなんで、嘘だと思えるんだが。

360 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 10:30:28.41 ID:wlLy/I4K.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

361 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 11:40:46.18 ID:7bs1pacB.net

>日本のGoogleにも人工知能の専門家は居る。

ワークステーションでTensorFlowを使っているのだろう？
そいつら２０１３年にやっている、猫さえも認識できないだろう？
deep neural network を使う時代に、
シミレーションのソフトでデジタルのハードとソフトでは
とても人工知能の専門家とは言えないだろう。

362 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 11:43:14.94 ID:rc7Ifh8q.net

>>361
deep neural network は、Google Cloud Platform で動いている。
Cloud 時代の現在に、ワークステーション一台で動かすことしか思いつかない桜井恵三は痛すぎるなwww

363 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 11:45:06.15 ID:ntz+Vxhm.net

>>361
日本にいると、Cloud 環境が使えないと思い込んでる間抜けな桜井恵三wwwwww
お前の頭の中はは何十年前で止まってるんだよwwwwww
詐欺師の桜井恵三、お前インターネットって知ってるか？wwww

364 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 11:45:25.55 ID:7bs1pacB.net

>ニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし

networks that are several layers deeper than before

以前よりも多層構造のネットワークになっている。
つまりニューロチップのニューラルネットワークではないか。
どこが、フォン・ノイマン型のコンピュータなのだ。

365 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 11:46:54.68 ID:7bs1pacB.net

>deep neural network は、Google Cloud Platform で動いている。

そんな根拠はどこにもない、嘘。

366 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 11:48:46.74 ID:ntz+Vxhm.net

>>361
現在の人工知能は、ほとんどデジタルで処理される。
アナログ回路はごく一部で研究に使われるだけ。
昨日、東大の准教授に面白い話を聞いた。
最近はアナログ回路でさえデジタル補正の技術を使うらしい。
人工知能はデジタル回路を使ってないと妄想する詐欺師の桜井恵三の嘘がまたバレたねwwww

367 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 11:49:15.42 ID:ntz+Vxhm.net

>>365

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

368 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 11:49:37.65 ID:ntz+Vxhm.net

>>364

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

369 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 11:51:39.83 ID:ntz+Vxhm.net

日本にいると、Cloud 環境が使えないと思い込んでる間抜けな桜井恵三wwwwww
お前の頭の中はは何十年前で止まってるんだよwwwwww
詐欺師の桜井恵三、お前インターネットって知ってるか？wwww

370 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 11:53:09.14 ID:ntz+Vxhm.net

>>361
現在の人工知能は、ほとんどデジタルで処理される。
アナログ回路はごく一部で研究に使われるだけ。
昨日、東大の准教授に面白い話を聞いた。
最近はアナログ回路でさえデジタル補正の技術を使うらしい。
人工知能はデジタル回路を使ってないと妄想する詐欺師の桜井恵三の嘘がまたバレたねwwww

371 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 11:53:26.06 ID:ntz+Vxhm.net

> 始めから終わりまで全部が嘘だから、
> 開店していても、閉店しても同じ事だ。
> 単なる時間の無駄。

詐欺師の桜井恵三のことですね。よくわかります。

372 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:06:42.82 ID:7bs1pacB.net

>日本のGoogleにも人工知能の専門家は居る。

グーグルが買収した人工知能の会社、ディープマインド社の募集要項だ。
グーグルの社員でもこれを満足できるのはわずかだ。
日本ではこの要綱を満足できるものはほとんどいないだろう。

Lua or Pythonの経験も必要になる。

Specifically we’re always interested in hearing from Research Scientists
(with a PhD in machine learning, physics, neuroscience, computer science or similar),
Research Engineers (with strong maths, statistics and programming experience, ideally Lua or Python)
and Software Engineers (with experience in C/C++ and ideally experience with Lua or Python).

373 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:06:49.56 ID:581iVOO7.net

> 日本のグーグルに人工知能を専門にしている者はいない。

詐欺師の桜井恵三は三重に間違っているな。
まず、日本のGoogleにも人工知能の専門家は居る。Googleに縁がない桜井恵三が知らないだけ。
そして、俺の友人は日本勤務ではない。日本人が東京にしか居ないと思ってる詐欺師の桜井恵三は無知すぎる。
さらに、Googleの本社はシアトルではない。カリフォルニアのマウンテンビューが本社だ。
Googleのことを何一つ知らずして嘘を語ろうとしても無駄。

桜井恵三は無知と嘘ばかり晒しているが、全部バレている。

374 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:08:23.07 ID:581iVOO7.net

Google の本社がシアトルだと思い込んでる詐欺師の桜井恵三は痛すぎるなwww
シアトルはシリコンバレーでさえないぞwwwwwww
アメリカとの時差や地理感覚すら一切ない桜井恵三は、海外に出たことすらないだろwwwwww

375 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:11:24.37 ID:7bs1pacB.net

>現在の人工知能は、ほとんどデジタルで処理される。
>アナログ回路はごく一部で研究に使われるだけ。

ボトルネックを持つデジタルでは本格的なディープ・ラーニングは無理だ。
今回のAlphaGoはディープ・ラーニングだけをやっている。

実際のモンテカルロ木探索に膨大な計算が必要だあり、
そのために Google Cloud Platformが使われているからだ。

囲碁の対局のプロジェクトもグーグルのディープマインド社だけでもできない。

そのようなディープ・ラーニングをデジタルでできるのはディープ・ラーニングの
ほんのさわりの部分だけだ。

376 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:15:47.42 ID:7bs1pacB.net

Deep Learningにおける学習技術

学習手法では、データの取り方や誤差逆伝播法のアルゴリズム、活性化関数の
工夫等様々な研究が出てきた。
中でもDrop outやpre-trainingがブレイクスルーのきっかけだと言える。

•Drop out
Drop outは学習する時に、一部のニューロンを無いものとする。Drop outする
ことで、誤差を拡散させずに上手く学習する事が出来るようになる。

•pre-training
pre-training(事前学習)は、ある次元削減可能なニューラルネットモデルを事前に
学習させておき、ある程度良い初期パラメータにしてから多層に繋げる
手法である。pre-trainingによって、多層ニューラルネット全体を誤差逆伝播法で
調整する際、良いパラメータから学習を始められるので、残念なパラメータに
陥り抜け出せないという事が少なくなる。pre-trainingではRBMやAuto Encoder
等のニューラルネットモデルが使われている。

377 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:19:17.80 ID:7bs1pacB.net

>現在の人工知能は、ほとんどデジタルで処理される。

Deep Learningにおける学習技術nは
Drop outやpre-trainingがブレイクスルーになっている。

しかし、Drop outやpre-trainingは次元削減可能な
ニューラルネットモデルを事前に学習させる必要がある。

デジタルでできるようなディープ・ラーニングは２０１３年に
グーグルが１０００台のCPUを使った猫の認識くらいで、ほぼ実用的には使えない。

378 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:20:56.65 ID:CWx1OYSq.net

ワイが生きてる間はたぶん無理ンゴねぇ…

379 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:22:27.96 ID:7bs1pacB.net

>デジタルでできるようなディープ・ラーニングは２０１３年に
> グーグルが１０００台のCPUを使った猫の認識くらいで、ほぼ実用的には使えない。

それでグーグルはディープマインド社を５００億円で買収した。
そのディープマインド社の囲碁のプロジェクトではニューラルネットワークだけでなく、
膨大な計算をGoogle Cloud Platfom に依存している。

デジタルでやるディープ・ラーニングは本格的な研究開発ではない。

380 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:24:26.14 ID:7bs1pacB.net

>デジタルでやるディープ・ラーニングは本格的な研究開発ではない。

グーグルのグループ全体をとっても
ディープ・ラーニングの本格的な目的である、
気候モデリングから、複雑な疾病分析といった
現代社会の喫緊の課題を解くために応用できるのは
まだディープマインド社だけだ。

381 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:28:28.22 ID:7bs1pacB.net

>最近はアナログ回路でさえデジタル補正の技術を使うらしい。

そんなちっぽけな補正の話ではなく、
自分がわからない解決策を自ら学習できるマシンは
現在、ディープ・ラーニングのできるニューラルネットワークしかない。
これ以上の方法はまだまったく想像すらもできない。

382 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:32:53.77 ID:7bs1pacB.net

>人工知能はデジタル回路を使ってないと妄想する詐欺師の桜井恵三の嘘がまたバレたねwwww

このバカはまた嘘を書く。
俺は次のように言っている。
グーグルでさえ、ブレイン（英語版）では(Google brain)は、1,000のサーバーの16,000のコアを使い、
3日間で猫の概念を獲得し、話題となった。

１０００台で猫を認識するレベルだ。

ディープ・ラーニングはデジタルでは実用的にはできないと言っただけだ。

383 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:33:17.59 ID:kq+uzJOp.net

>>372
>日本ではこの要綱を満足できるものはほとんどいないだろう。

バカ詐欺師、桜井恵三の根拠なき憶測なんか どうでもいいんだよ

事実を示せ 事実を

384 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:36:46.37 ID:7bs1pacB.net

>日本のGoogleにも人工知能の専門家は居る。

グーグルが買収した人工知能の会社、ディープマインド社の募集要項だ。
全グーグルの社員でもこれを満足できるのはわずかだ。
日本ではこの要綱を満足できるものはほとんどいないだろう。
数人いたとしても、合格できるのはゼロだろう。

Lua or Pythonの経験も必要になる。

Specifically we’re always interested in hearing from Research Scientists
(with a PhD in machine learning, physics, neuroscience, computer science or similar),
Research Engineers (with strong maths, statistics and programming experience, ideally Lua or Python)
and Software Engineers (with experience in C/C++ and ideally experience with Lua or Python).

385 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:39:40.16 ID:7bs1pacB.net

>桜井恵三の根拠なき憶測なんか どうでもいいんだよ

お前らの書くことは憶測でなく、科学的、常識的なウソばかりだ。

AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

17 ：名無しさん＠英語勉強中：2015/06/06(土) 09:24:07.58 ID:QdsBt8e
弁護士は正式に書類を受け取った
弁護士、警察が動き出した ← イマココ

260 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:45:24.27 ID:e1Pfwm8CID:6Hrzs+/v
詐欺師逮捕に協力してください！

386 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:44:52.53 ID:7bs1pacB.net

>事実を示せ 事実を

だれでもわかるウソをつくな！！！！！！！！！！！！

AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

17 ：名無しさん＠英語勉強中：2015/06/06(土) 09:24:07.58 ID:QdsBt8e
弁護士は正式に書類を受け取った
弁護士、警察が動き出した ← イマココ

260 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:45:24.27 ID:e1Pfwm8CID:6Hrzs+/v
詐欺師逮捕に協力してください！

387 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:49:04.36 ID:7bs1pacB.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

388 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 12:59:50.78 ID:kq+uzJOp.net

>>385
>お前らの書くことは憶測でなく、科学的、常識的なウソばかりだ。

無意味なコピペ連投で嘘つき疑惑を晴らしたつもりなのか？

バカ詐欺師、桜井恵三よ

389 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 13:04:59.17 ID:kq+uzJOp.net

バカ詐欺師、桜井恵三は 具体的事実を提示しないで、「ウソだ」「ウソだ」を繰り返すだけだもんなあ

390 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 13:34:16.22 ID:7bs1pacB.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます

>グーグルーの公式ブログのリンクではっきりしたのはAlphaGoのディープニューラルネットワークは

今回の挑戦を始めるにあたり、
私たちはモンテカルロ木探索と
ディープニューラルネットワークを
組み合わせた AlphaGo （アルファ碁） というシステムを新たに開発しました。

ディープニューラルネットワークのリンク先：

A deep neural network (DNN) is an artificial neural network (ANN)
with multiple hidden layers of units between
the input and output layers.

また、神経回路を模擬したパーセプトロンなども、ニューロンに相当する
処理ノードが多数の入力と内部状態に基づいて処理を行い、
次の処理ノードに出力信号を伝達するというデータフロー的な処理を
行っており、非ノイマン型のコンピュータである。

391 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 13:37:11.83 ID:7bs1pacB.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます

グーグルがディープニューラルネットワークでやっていると言っている。

A deep neural network (DNN) is an artificial neural network (ANN)
with multiple hidden layers of units between
the input and output layers.

ディープニューラルネットワークはニューラルネットワークだと言っている。
Google Cloud Platform では、ないと言っている。

392 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 13:41:10.58 ID:7bs1pacB.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます

AlphaGoは deep neural network間で対戦をして学習したといっている。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

393 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 13:43:04.04 ID:7bs1pacB.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます

Google Cloud Platform はモンテカルロ木探索に計算が必要で
その計算のために使われてと書いある。

ディープ・ラーニングをしたのはdeep neural networkで
Google Cloud Platform はモンテカルロ木探索に計算だけ。

ウソは何度書いてもウソだ。

394 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 13:44:51.57 ID:7bs1pacB.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが何度も何度も何度も
嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

395 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 13:47:07.61 ID:7bs1pacB.net

>具体的事実を提示しないで、「ウソだ」「ウソだ」を繰り返すだけだもんなあ

AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。
つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく


17 ：名無しさん＠英語勉強中：2015/06/06(土) 09:24:07.58 ID:QdsBt8e
弁護士は正式に書類を受け取った
弁護士、警察が動き出した ← イマココ

260 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/01(月) 22:45:24.27 ID:e1Pfwm8CID:6Hrzs+/v
詐欺師逮捕に協力してください！

396 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 13:48:56.64 ID:kq+uzJOp.net

>>393
>その計算のために使われてと書いある。

どこに？
また捏造（笑）

397 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:12:54.45 ID:7bs1pacB.net

AlphaGo looks ahead by playing out the remainder of the game in its imagination,
many times over - a technique known as Monte-Carlo tree search. But unlike
previous Monte-Carlo programs, AlphaGo uses deep neural networks to guide its search. During each simulated game, the policy network suggests intelligent moves to play,
while the value network astutely evaluates the position that is reached.
Finally, AlphaGo chooses the move that is most successful in simulation.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power,
so we made extensive use of Google Cloud Platform,
which enables researchers working on AI and Machine Learning to access
elastic compute, storage and networking capacity on demand. In addition,
new open source libraries for numerical computation using data flow graphs,
such as TensorFlow, allow researchers to efficiently deploy the computation
needed for deep learning algorithms across multiple CPUs or GPUs.

398 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:19:17.69 ID:7bs1pacB.net

>その計算のために使われてと書いある。

Of course, all of this requires a huge amount of compute power,
so we made extensive use of Google Cloud Platform,

which enables researchers working on AI and Machine Learning to access
elastic compute, storage and networking capacity on demand.

399 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:22:25.35 ID:7bs1pacB.net

>その計算のために使われてと書いある。

AI and Machine Learning が必要する計算と書いてある。

400 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:28:03.89 ID:7bs1pacB.net

>その計算のために使われてと書いある。

new open source libraries for numerical computation using data flow graphs,
such as TensorFlow,

TensorFlowなどの数値計算

the computation needed for deep learning algorithms across multiple CPUs or GPUs.

ディープ・ラーニングのために必要な多くのCPUやGPU間の計算

401 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:29:53.47 ID:7bs1pacB.net

>TensorFlowなどの数値計算

無料のディープ・ラーニングと呼ばれるTensorFlowは
デジタルの数値計算であることがわかる。

数値計算は Google Cloud Platformのもっとも得意とする事だ。

402 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:32:30.66 ID:7bs1pacB.net

15 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/01/28(木) 16:54:24.06 ID:LPLkRcFs

ディープラーニング用のライブラリ

Caffe - Python, C++
torch - Lua
Theano - Python。関数型言語。並列化に特化し、GPUのコードが自動的に生成される。
Pylearn2 - Python
Blocks - Python
Keras - Python
Lasagne - Python
deepy - Python
Deeplearning4j - Java, Scalaが使用されている。
EBlearn - C++で書かれているCNN用ライブラリ。
cuda-convnet - 基本的な機能はEBlearnと同じ。
Chainer - Python
TensorFlow - Python

これ、全部ノイマン型コンピュータのためのライブラリだな。見事に全部。
ディープラーニングは専用ハードウェアでないと動かないと妄想している詐欺師・桜井恵三の嘘がまたバレたなｗ

403 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:35:08.11 ID:7bs1pacB.net

>無料のディープ・ラーニングと呼ばれるTensorFlowは
> デジタルの数値計算であることがわかる。

ディープラーニング用のライブラリ
TensorFlow - Python
これはデジタルの数値計算であり、脳のニューロンのやっている
ディープ・ラーニング（強化学習）でない事がわかる。

404 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:37:45.55 ID:7bs1pacB.net

>無料のディープ・ラーニングと呼ばれるTensorFlowは
> デジタルの数値計算であることがわかる。

バカニートのウソが、どんどん暴かれる事になる。
最初がウソだから、AlphaGoのような巨大プロジェクトでは
ウソが非常に判明して、真っ黒けとなる。

405 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:39:38.51 ID:7bs1pacB.net

>ディープラーニング用のライブラリ
>TensorFlow - Python

上記の表現を見て、TensorFlow がディープ・ラーニングをすると理解している。
このバカ、ディープ・ラーニングのための計算をするのがTensorFlow だ。

無料ソフトだから、そのくらいの事しかできない。

406 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:41:06.93 ID:vL4jHvaN.net

>>375
無理だと言い張ってるのは、ド素人の詐欺師の桜井恵三だけ。
Google が既にやったと発表している。

Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

407 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:41:21.05 ID:vL4jHvaN.net

>>376
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

408 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:41:40.62 ID:vL4jHvaN.net

>>376
Google のエンジニアに確認した結果、馬鹿詐欺師の桜井恵三の妄想は全否定された。

neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、プログラム自体は普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)で動いています。アナログ回路のことを指すわけではありません。

専用デバイスが必要だというのは、コンピューティングパワーが十分でなかった1990年以前の話で、今は事情が全然違います。20年以上前に比べて、コンピューティングパワーが飛躍的に向上していますから、ノイマン型コンピュータで neural network をエミュレートします。
ここ数年、ディープ・ラーニングなどで人工知能がまた見直されているのは、そのコンピューティングパワーの向上が最も大きな要因です。
21世紀に入ってからは、特に GPU の性能向上が人工知能に大きく貢献してます。GPU は似たようなタスクをたくさん同時にやるのが得意なので。

専用デバイスを使えば、例えば 1) 画像を受けっとって、2) そこにいる猫の品種を判別しながら、3) 同時に人間がかわいいと思うかどうかを判別しつつ、売り値を推測する、というような neural network を作ることは可能なはずなんですが、
普通のコンピュータで thread を使って三つ別々に判定しても実際問題、特に問題がでるわけではないわけです
ちゃんと与えられた仕事ができればノイマン型コンピュータだろうが専用デバイスだろうが関係ないです。
だから、21世紀の人工知能の研究はほとんどノイマン型コンピュータで行われています。

速度がとてつもなく重要な application だと専用デバイスは嬉しいのかもしれませんが、普通は汎用のプロセッサで十分なはずです。
そもそも、専用のハードウェアだと今は逆に予算がかかりすぎです。
例えば chess の Deep Blue は専用ハードウェアだったんですよね。
相当な予算をかけていました。
今は、クラウドで安価にコンピューティング・リソースを確保できますから、専用ハードウェア(アナログチップ)を使う必要はまずありません。
クラウド(ノイマン型コンピュータ)を使う方が、専用デバイスなんかを使うより遥かに安価にディープ・ラーニングを行えます。
現段階では、専用デバイスは研究目的のものであって実用的ではないと言い切っていいです。

AlphaGo は、もちろん Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます。今回は少なからぬリソースを使ったようですが、Google Cloud Platform の良い宣伝になった形ですね。

409 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:42:02.42 ID:vL4jHvaN.net

>>377

現在の人工知能は、ほとんどデジタルで処理される。
アナログ回路はごく一部で研究に使われるだけ。
先日、東大の准教授に面白い話を聞いた。
最近はアナログ回路でさえデジタル補正の技術を使うらしい。
人工知能はデジタル回路を使ってないと妄想する詐欺師の桜井恵三の嘘がまたバレたねwwww

410 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:42:28.91 ID:7bs1pacB.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

大ウソつき、バカニート軍団。
気の毒なのは、こいつら、嘘をついている自覚がなく、
上記の嘘を心から真実だと思っている。
だからこれだけ粘る事ができる。
信じていなければ、これだけ頑張ることができない。

411 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:43:02.09 ID:vL4jHvaN.net

>>377
数百万台のサーバーを抱える Google にとって、千台のコンピュータは全く問題ではない。
クラウドコンピューティングをかけらも理解していない桜井恵三は千台のコンピュータが無理だと思い込んでいる。

また、2進法すら理解できない詐欺師の桜井恵三には、現代の分散処理がまるで理解していない。
クラウド時代の今は、サーバーをマイクロ秒刻みで使用する。
コンピュータ音痴の詐欺師桜井恵三は、サーバーを使うことは、サーバーを一々新規で購入して特定のアプリケーション専用に使うことと妄想してるのである。
クラウド時代を一切理解していない、コンピュータ音痴の桜井恵三なのである。

ディープラーニングはコンピュータのための技術であり、英語学習とは直接の関係はない。
ましてや、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とは何ら関係がない。

詐欺師の桜井恵三は、いい加減なコバンザメ商法の詐欺をやめろ。
お前の発音の酷さはバレている。

412 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:43:24.26 ID:vL4jHvaN.net

>>379
数百万台のサーバーを抱える Google にとって、何万台のコンピュータは全く問題ではない。
また、2進法すら理解できない詐欺師の桜井恵三には、現代の分散処理がまるで理解していない。
クラウド時代の今は、サーバーをマイクロ秒刻みで使用する。
コンピュータ音痴の詐欺師桜井恵三は、サーバーを使うことは、サーバーを一々新規で購入して特定のアプリケーション専用に使うことと妄想してるのである。
クラウド時代を一切理解していない、コンピュータ音痴の桜井恵三なのである。

ディープラーニングはコンピュータのための技術であり、英語学習とは直接の関係はない。
ましてや、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とは何ら関係がない。

詐欺師の桜井恵三は、いい加減なコバンザメ商法の詐欺をやめろ。
お前の発音の酷さはバレている。

413 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:43:34.37 ID:vL4jHvaN.net

>>380
数百万台のサーバーを抱える Google にとって、何万台のコンピュータは全く問題ではない。
また、2進法すら理解できない詐欺師の桜井恵三には、現代の分散処理がまるで理解していない。
クラウド時代の今は、サーバーをマイクロ秒刻みで使用する。
コンピュータ音痴の詐欺師桜井恵三は、サーバーを使うことは、サーバーを一々新規で購入して特定のアプリケーション専用に使うことと妄想してるのである。
クラウド時代を一切理解していない、コンピュータ音痴の桜井恵三なのである。

ディープラーニングはコンピュータのための技術であり、英語学習とは直接の関係はない。
ましてや、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とは何ら関係がない。

詐欺師の桜井恵三は、いい加減なコバンザメ商法の詐欺をやめろ。
お前の発音の酷さはバレている。

414 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:43:53.17 ID:vL4jHvaN.net

>>381
つまり、ディープラーニングはコンピュータのための技術であり、人間の脳につかうものではないわけだ。
詐欺師の桜井恵三の言ってることは、マネキン人形の作り方の技術が病気の治療に使えると言ってるようなものだ。

詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングとは何の関係もない。

415 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:44:15.09 ID:7bs1pacB.net

>AlphaGo は Google Cloud Platform の上でディープラーニングを実行してます
>neural network というのは脳の働きを参考にした機械学習の手法のことで、
>そのニューラルネットワークが動いてるのは Google Cloud Platform の上だ
>友人だからすぐに聞ける。Google Hangouts で即座に返事がもらえる。

おおうそつきのバカニート軍団。
ウソのコピペで誤魔化す、卑怯者軍団。

416 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:44:48.28 ID:vL4jHvaN.net

>>381
アナログでなければ人工知能は実現できないと妄想していた桜井恵三の嘘がまたばれたということ。
現在では、アナログ回路でさえ、デジタルと混同させている。

417 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:45:07.77 ID:vL4jHvaN.net

>>382
数百万台のサーバーを抱える Google にとって、千台のコンピュータは全く問題ではない。
また、2進法すら理解できない詐欺師の桜井恵三には、現代の分散処理がまるで理解していない。
クラウド時代の今は、サーバーをマイクロ秒刻みで使用する。
コンピュータ音痴の詐欺師桜井恵三は、サーバーを使うことは、サーバーを一々新規で購入して特定のアプリケーション専用に使うことと妄想してるのである。
クラウド時代を一切理解していない、コンピュータ音痴の桜井恵三なのである。

ディープラーニングはコンピュータのための技術であり、英語学習とは直接の関係はない。
ましてや、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とは何ら関係がない。

詐欺師の桜井恵三は、いい加減なコバンザメ商法の詐欺をやめろ。
お前の発音の酷さはバレている。

418 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:46:03.21 ID:17DZSjwf.net

桜井の妄想しているようなアナログ回路で
AlphaGoが人間に勝ったなら
そのハードウェアの方も大きなニュースになるだろうに
実際取り上げられているのはソフトウェアの方ばかり
つまりはそういうことだ

どうして桜井はこんなにバカなんだ

419 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:49:56.64 ID:vL4jHvaN.net

>>384
> Software Engineers (with experience in C/C++ and ideally experience with Lua or Python

Google のエンジニアのほぼ全員が見事に該当するなｗｗｗｗ

Google の日本のエンジニアも全員該当する。C/C++/Java は入社のインタビューで必須。また、Google 社内では Python は標準言語の一つ。お前は Python の生みの親 Guido van Rossum がどこの会社にいたのか知らないのか？ｗｗ

詐欺師の桜井恵三はとてつもなく馬鹿なのか、 Google のエンジニアの能力を舐めまくっているのか？
二進法すらわからない馬鹿詐欺師の桜井恵三には想像もつかない世界なんだろうなｗ

420 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:50:36.42 ID:vL4jHvaN.net

>>385

詐欺師の桜井恵三の書くことは憶測ですらなく、科学的、常識的なウソばかりだな。

Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

421 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:51:37.83 ID:vL4jHvaN.net

>>386

詐欺師の桜井恵三は、だれでもわかるウソをつくな。

Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

422 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:52:01.73 ID:vL4jHvaN.net

>>387
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

423 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:52:17.69 ID:vL4jHvaN.net

>>390
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

424 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:52:48.23 ID:7DCtwAT9.net

>>391
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

425 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:53:19.95 ID:7DCtwAT9.net

>>391
ニューラルネットワークが Google Cloud Platform で動いてるんだが？
ソフトウェアとハードウェアを混同しているマヌケな詐欺師の桜井恵三ｗ

426 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:53:33.03 ID:7DCtwAT9.net

>>392
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

427 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:53:53.13 ID:7bs1pacB.net

>そのハードウェアの方も大きなニュースになるだろうに
>実際取り上げられているのはソフトウェアの方ばかりつまりはそういうことだ

今回の主旨はこうだ。

今回の挑戦を始めるにあたり、私たちはモンテカルロ木探索とディープニューラルネットワークを
組み合わせた AlphaGo （アルファ碁） というシステムを新たに開発しました。

ハードウエア：ディープニューラルネットワーク
ソフト：モンテカルロ木探索

計算だけの力仕事の Google Cloud Platformは何も含まれてない。

428 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:53:58.81 ID:7DCtwAT9.net

>>393
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

429 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:54:51.25 ID:7DCtwAT9.net

>>393

どちらも Google Cloud Platform で動作していると書いているな。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

430 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:55:17.01 ID:7DCtwAT9.net

>>394
詐欺師の桜井恵三が何度書いても嘘は嘘だ。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

431 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:55:28.42 ID:7bs1pacB.net

>そのハードウェアの方も大きなニュースになるだろうに
>実際取り上げられているのはソフトウェアの方ばかりつまりはそういうことだ

モンテカルロ木探索はだれでも使える。
もっとも重要なのは次の
ハードウエア：ディープニューラルネットワーク
なのだ。

英語の理解できないお前のようなバカは理解ができないだろう？

432 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:55:29.16 ID:7DCtwAT9.net

>>395

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

433 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:55:43.66 ID:7DCtwAT9.net

>>397

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

434 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:55:53.48 ID:7DCtwAT9.net

>>398

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

435 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:56:27.98 ID:7DCtwAT9.net

>>399

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

436 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:56:35.27 ID:7DCtwAT9.net

>>400

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

437 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:57:45.84 ID:7DCtwAT9.net

>>401

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

438 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:57:51.85 ID:7DCtwAT9.net

>>402

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

439 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:58:47.28 ID:7bs1pacB.net

>ニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
>強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
>自ら新たな戦略を学び取りました。

フィードバックを得た反復学習がディープ・ラーニングだ。
そのディープ・ラーニングはニューラルネットワーク間だ。

Google クラウドプラットフォームがやったのは無数ともいえる
シミュレーションの計算だ。
この数値計算は単なる計算で、デジタル計算機ならどれでもできる。

脳のような学習、ディープ・ラーニングがもっと難しい。

440 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:58:59.86 ID:7DCtwAT9.net

>>403
ディープラーニングがどうかを決めるのはド素人の桜井恵三ではなくて、人工知能の専門家たち。そして彼らを多数抱える Google は、ディープラーニングをノイマン型コンピュータで行ったと明記している。

つまり、詐欺師の桜井恵三が嘘つき。


Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

441 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:59:10.21 ID:7DCtwAT9.net

>>404

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

442 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 15:59:53.08 ID:7bs1pacB.net

>ニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
>強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
>自ら新たな戦略を学び取りました。

フィードバックを得た反復学習がディープ・ラーニングだ。
そのディープ・ラーニングはニューラルネットワーク間だ。

Google クラウドプラットフォームがやったのは無数ともいえる
シミュレーションの計算だ。
この数値計算は単なる計算で、デジタル計算機ならどれでもできる。

脳のような学習、ディープ・ラーニングがもっと難しい。

443 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:00:21.73 ID:7bs1pacB.net

グーグルの発表により桜井恵三の理論が証明されました。

AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。 攻略法を自らプレーをする事により
人間以上の能力を出せるディープ・ラーニングの人工知能のAlphaGo を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。

言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はAlphaGoと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。

444 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:01:00.22 ID:7DCtwAT9.net

>>405

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

445 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:02:06.29 ID:7DCtwAT9.net

>>405

Tensorflow は、機械学習とニューラルネットワークの研究のために作られたとはっきり書いてあるな。

conducting machine learning and deep neural networks research
https://www.tensorflow.org/

詐欺師の桜井恵三は目が見えないのか？ 英語が一切読めないのか？

446 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:03:16.03 ID:7DCtwAT9.net

>>410

大ウソつき、バカニート詐欺師の桜井恵三
気の毒なのは、こいつは、嘘をついている自覚がなく、
上記の嘘を心から真実だと思っている。
だからこれだけ粘る事ができる。
信じていなければ、これだけ頑張ることができない。
根っからの嘘つきで詐欺師ならではなのだろう。
しかし、残念ながら Google の発表により詐欺師の桜井恵三の嘘は完全に否定された。

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

447 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:04:32.80 ID:7DCtwAT9.net

>>410

辛いのか？ 詐欺師の桜井恵三ww
まだまだ嘘をかきまくってもいいんだぞ。お前の嘘は一つ残らず暴いてやるから。
無知の馬鹿の詐欺師がつけあがったらどうなるか、教えてやるよww

448 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:04:36.06 ID:7bs1pacB.net

26 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/01/29(金) 18:02:55.07 ID:3szVVXLX

>今話題の囲碁のAlphaGoってノイマン型コンピュータで動いてるんじゃないの？

このバカニート、常識的には考えられない。
このアホ、根拠はあるのか？

449 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:04:59.73 ID:7DCtwAT9.net

>>415
おおうそつきのバカニート詐欺師の桜井恵三
ウソのコピペで誤魔化す、卑怯者の詐欺師の桜井恵三。


Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

450 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:07:24.91 ID:7bs1pacB.net

>このバカニート、常識的には考えられない。
>このアホ、根拠はあるのか？

俺はこれを書く前にネットで調べて、
AlphaGoってノイマン型コンピュータで動いていないことを
確認してから書いている。
お前らが必死になって嘘をデッチ上げるから。
そしてその嘘をどこまでも正当化するのを知っていたから。

バカニートは途中で嘘に気付いても、認める事ができなくなった。
バカニートの知恵はこのレベル。

451 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:10:14.17 ID:7DCtwAT9.net

>>427

詐欺師の桜井恵三にもわかるように教えてやるよ。

* 学習手段：ディープニューラルネットワーク (policy network と value network)
* プラットフォーム: Google Cloud Platform

モンテカルロ法は policy network の一部で使われているだけ。
馬鹿詐欺師の桜井恵三でもわかったか？

ディープニューラルネットワークがハードウェアだなんて、Google の発表のどこに書いてあるんだ？
そんな事実はどこにも存在しない。詐欺師の桜井恵三が妄想しているだけ。

452 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:10:38.54 ID:7bs1pacB.net

>バカニートは途中で嘘に気付いても、認める事ができなくなった。

正しいことを学ぶなら多少の足しになるが、
嘘をデッチ上げるのは時間の無駄。
バカニートのようなアホニートにしかできない事。
深夜まで、集団で何十人が嘘を書く、基地外異常軍団。

453 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:10:40.89 ID:7DCtwAT9.net

>>431

詐欺師の桜井恵三にもわかるように教えてやるよ。

* 学習手段：ディープニューラルネットワーク (policy network と value network)
* プラットフォーム: Google Cloud Platform

モンテカルロ法は policy network の一部で使われているだけ。
馬鹿詐欺師の桜井恵三でもわかったか？

ディープニューラルネットワークがハードウェアだなんて、Google の発表のどこに書いてあるんだ？
そんな事実はどこにも存在しない。詐欺師の桜井恵三が妄想しているだけ。

454 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:11:28.47 ID:kq+uzJOp.net

>>397
どこにも書いてないじゃん（笑）

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search. During each simulated game, the policy network suggests intelligent moves to play,

とは書いてあるけどな

455 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:11:29.46 ID:vL4jHvaN.net

>>439

詐欺師の桜井恵三にもわかるように教えてやるよ。

* 学習手段：ディープニューラルネットワーク (policy network と value network)
* プラットフォーム: Google Cloud Platform

モンテカルロ法は policy network の一部で使われているだけ。
馬鹿詐欺師の桜井恵三でもわかったか？

ディープニューラルネットワークがハードウェアだなんて、Google の発表のどこに書いてあるんだ？
そんな事実はどこにも存在しない。詐欺師の桜井恵三が妄想しているだけ。

456 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:11:54.14 ID:/kimlkht.net

>>442

詐欺師の桜井恵三にもわかるように教えてやるよ。

* 学習手段：ディープニューラルネットワーク (policy network と value network)
* プラットフォーム: Google Cloud Platform

モンテカルロ法は policy network の一部で使われているだけ。
馬鹿詐欺師の桜井恵三でもわかったか？

ディープニューラルネットワークがハードウェアだなんて、Google の発表のどこに書いてあるんだ？
そんな事実はどこにも存在しない。詐欺師の桜井恵三が妄想しているだけ。

457 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:12:54.73 ID:/kimlkht.net

>>443
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

458 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:13:07.25 ID:/kimlkht.net

>>444
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

459 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:13:41.29 ID:/kimlkht.net

>>450
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

460 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:14:28.82 ID:/kimlkht.net

>>450
AlphaGo は、Google Cloud Platform で動くと Google 自身が発表しているが、ド素人の桜井恵三とどちらが信用に値するか、はっきりしているな。

詐欺師の桜井恵三が何度嘘を書いても無駄。

Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

461 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:15:04.68 ID:/kimlkht.net

>>452
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

462 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:17:34.50 ID:7bs1pacB.net

>モンテカルロ法は policy network の一部で使われているだけ。

During each simulated game, the policy network suggests intelligent moves to play,
while the value network astutely evaluates the position that is reached.

policy network と value networkが使われているのはシミレーションだけだ。
シミレーションだけならどんなコンピュータもできる。
計算するだけで学習はしていない。

AlphaGo chooses the move that is most successful in simulation.

学習して勝てるような手を選んだのはAlphaGo だ。
お前は人工知能の知識も、英語力も何もない。

463 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:20:05.01 ID:7bs1pacB.net

”the policy network suggests intelligent moves to play,”

the policy networkはどのようなゲームをするかを考える。
学習ではない。


”the value network astutely evaluates the position that is reached. ”
あるゲームでの勝率を計算する。
学習ではない。

464 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:22:28.40 ID:7bs1pacB.net

* 学習手段：ディープニューラルネットワーク (policy network と value network)

policy network と value networkがどうやって学習したといえるのだ？
ディープニューラルネットワークとは学習したAlphaGo だ。

465 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:24:27.52 ID:7bs1pacB.net

>詐欺師の桜井恵三にもわかるように教えてやるよ。

>* 学習手段：ディープニューラルネットワーク (policy network と value network)
>* プラットフォーム: Google Cloud Platform

このバカ、騙すつもりで書いたウソでなく本当だと思っているウソ。
英語力がないから、誤解から来たウソ。
意識のない、悲しいウソ。

466 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:26:06.81 ID:7bs1pacB.net

>詐欺師の桜井恵三にもわかるように教えてやるよ。

このバカ、人様に教える前に英語を勉強しろ。
人工知能を語るのは１００年早い。

467 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:33:40.87 ID:/kimlkht.net

>>462
> シミレーションだけならどんなコンピュータもできる。

シミュレーションではなくて、エミュレートだな。
ニューロネットワークをノイマン型コンピュータでエミュレートするのが現在の人工知能の圧倒的主流。
専用デバイスを使うのはごく一部の研究室のみ。

ニューラルネットワークの解説でも、21世紀に入ってからはノイマン型コンピュータを使うとはっきり書かれている。
桜井恵三は GPU が何かわかってないのか？ｗ

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

468 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:34:14.04 ID:7bs1pacB.net

the policy network suggests intelligent moves to play,

policy network はどうすれば勝てるかの判断をするのではない。
単にどのような手を打つべきか提案するだけだ。
無限ではなく、効率のよいシミレーションを提案するだけだ。

英語力がないととんだ恥をかく。
お粗末、脳弱、英弱、バカニート。

469 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:34:22.05 ID:/kimlkht.net

>>463

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

470 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:36:00.22 ID:/kimlkht.net

>>464
では桜井恵三の唱える専用ハードウェアの話は全く Google の発表に書かれてないのはなぜだ？
それは、そんなものは存在しないからだ。ド素人の詐欺師の桜井恵三の妄想が大外れだったに過ぎない。

ニューラルネットワークはハードウェアではない。Google Cloud Platorm でエミュレートして結果を出している。


人工知能の技術であるディープラーニングをインチキ英語教材の宣伝文句にこじつけようととしているのが、無理がありすぎる。

おまけに桜井恵三は人工知能やクラウドコンピューティングどころか、二進法すら理解してないんだからな。

嘘に嘘を重ねても無駄。Google や IBM の発表は桜井恵三のこじつけが大嘘であることを証明している。

現在のディープラーニングはノイマン型コンピュータで処理されるのがほとんどであり、人間の脳とは直接の関係はない技術。
ましてや、桜井恵三のインチキ英語教材とは一切関係がない。

流行りの技術用語を勝手にこじつけて、インチキ英語教材を売りつけようとしても無駄。
詐欺師の桜井恵三の嘘とでっち上げは完全にバレている。

471 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:36:32.79 ID:/kimlkht.net

>>465

>このバカ、騙すつもりで書いたウソでなく本当だと思っているウソ。
>英語力がないから、誤解から来たウソ。
>意識のない、悲しいウソ。

詐欺師の桜井恵三のことですね。よくわかります。

472 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:36:49.62 ID:/kimlkht.net

>>466
>このバカ、人様に教える前に英語を勉強しろ。
>人工知能を語るのは１００年早い。

詐欺師の桜井恵三のことですね。よくわかります。

473 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:37:12.42 ID:/kimlkht.net

>>468

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

474 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:57:06.49 ID:7bs1pacB.net

>ニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
>強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
>自ら新たな戦略を学び取りました。

フィードバックを得た反復学習がディープ・ラーニングだ。
そのディープ・ラーニングはニューラルネットワーク間だ。

AlphaGoのディープ・ラーニング（学習）はニューラルネットワークだ。

Google クラウドプラットフォームがやったのは無数ともいえる
シミュレーションの計算だ。
この数値計算は単なる計算で、デジタル計算機ならどれでもできる。

脳のような強化学習、つまりディープ・ラーニングがもっと難しい。

475 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 16:58:54.74 ID:7bs1pacB.net

>モンテカルロ法は policy network の一部で使われているだけ。

During each simulated game, the policy network suggests intelligent moves to play,
while the value network astutely evaluates the position that is reached.

policy network と value networkが使われているのはシミレーションだけだ。
シミレーションだけならどんなコンピュータもできる。
計算するだけで学習はしていない。

AlphaGo chooses the move that is most successful in simulation.

学習して勝てるような手を選んだのはAlphaGo だ。
お前は人工知能の知識も、英語力も何もない。

476 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:02:20.85 ID:7bs1pacB.net

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。

自らのニューラルネットワーク間で自ら新たな戦略を学び取りました。


ディープ・ラーニング（学習）はニューラルネットワークが
自分でしました。

477 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:03:33.33 ID:7bs1pacB.net

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという

478 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:04:07.74 ID:7bs1pacB.net

>ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという

自らのニューラルネットワーク間で自ら新たな戦略を学び取りました。


ディープ・ラーニング（学習）はニューラルネットワークが
自分でしました

479 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:06:42.66 ID:7bs1pacB.net

>つまり、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はディープラーニングと何の関係もなく

大ありだ。
お前らが多くの嘘をついてまでディープラーニングとの関係を
否定しているのがその証拠だ！！

480 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:20:29.15 ID:3SfyCuhL.net

>>474

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

481 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:20:51.56 ID:3SfyCuhL.net

>>475
Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

482 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:21:04.12 ID:3SfyCuhL.net

>>476
Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

483 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:21:41.76 ID:3SfyCuhL.net

>>476
そのニューラルネットワークはGoogle Cloud Platformで動いてるねわけだからなw

484 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:21:59.92 ID:3SfyCuhL.net

>>477
Google Cloud Platformはノイマン型コンピュータ

485 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:22:37.06 ID:3SfyCuhL.net

>>478
そのニューラルネットワークは、Google Cloud Platformで動いている。

486 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:22:46.23 ID:3SfyCuhL.net

>>478
Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

487 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:23:07.14 ID:3SfyCuhL.net

>>479
Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

488 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:47:22.98 ID:7bs1pacB.net

>ニューラルネットワークの解説でも、21世紀に入ってからはノイマン型コンピュータを使うとはっきり書かれている。

2006年以降の脳型コピュータにより数値計算機よりはるかに
素晴らしい事ができる。
それは計算でなく、学習できるからと書いていある。
お前はどこを読んでそんな嘘を言っているのだ。

neural network
Improvements since 2006

Computational devices have been created in CMOS, for both biophysical
simulation and neuromorphic computing.
More recent efforts show promise for creating nanodevices
for very large scale principal components analyses and convolution.
If successful, these efforts could usher in a new era of neural
computing that is a step beyond digital computing,
because it depends on learning rather than programming and
because it is fundamentally analog rather than digital
even though the first instantiations may in fact be with
CMOS digital devices.

489 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:50:28.48 ID:7bs1pacB.net

>Google Cloud Platformはノイマン型コンピュータ

今回の挑戦を始めるにあたり、
私たちはモンテカルロ木探索と
ディープニューラルネットワークを
組み合わせた AlphaGo （アルファ碁） というシステムを新たに開発しました。

AlphaGo のハードは非ノイマンの
ディープニューラルネットワークだ。

490 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 17:57:42.71 ID:7bs1pacB.net

>Google Cloud Platformはノイマン型コンピュータ

ディープ・ラーニングをしたAlphaGo のハードは
非ノイマンの
ディープニューラルネットワークだ。

ディープニューラルネットとは

A deep neural network (DNN) is an artificial neural network (ANN)
with multiple hidden layers of units between
the input and output layers.

491 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 18:09:51.60 ID:7bs1pacB.net

>Google Cloud Platformはノイマン型コンピュータ

その通りだ。
次の２つを担当しているだけの事だ。

”the policy network suggests intelligent moves to play,”

the policy networkはどのようなゲームをするかを考える。
学習ではない。


”the value network astutely evaluates the position that is reached. ”
あるゲームでの勝率を計算する。
学習ではない。

ある手を考え、その勝率を計算しただけだ。

その数値を使って
ディープ・ラーニングをしたAlphaGo のハードは
非ノイマンの
ディープニューラルネットワークだ。

今回の挑戦を始めるにあたり、
私たちはモンテカルロ木探索と
ディープニューラルネットワークを
組み合わせた AlphaGo （アルファ碁） というシステムを新たに開発しました。

492 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 18:12:37.74 ID:7bs1pacB.net

>Google のディープラーニングが Google Cloud Platfom つまり、ノイマン型コンピュータで動いていて残念だったな


残念なのはお前の方だ。
Google Cloud Platformはノイマン型コンピュータだ。
次の２つを担当しているだけの事だ。

”the policy network suggests intelligent moves to play,”

the policy networkはどのようなゲームをするかを考える。
学習ではない。


”the value network astutely evaluates the position that is reached. ”
あるゲームでの勝率を計算する。
学習ではない。

ある手を考え、その勝率を計算しただけだ。

その数値を使って
ディープ・ラーニングをしたAlphaGo のハードは
非ノイマンの
ディープニューラルネットワークだ。

今回の挑戦を始めるにあたり、
私たちはモンテカルロ木探索と
ディープニューラルネットワークを
組み合わせた AlphaGo （アルファ碁） というシステムを新たに開発しました。

493 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 22:28:42.38 ID:Ux2CoUdi.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

494 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 22:29:08.90 ID:Ux2CoUdi.net

ID:7bs1pacB ← new 桜井恵三
ID:6Hrzs+/v
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

495 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 22:43:41.10 ID:kaZeJr/2.net

ID:7bs1pacB ← new 桜井恵三
ID:6Hrzs+/v
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

496 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 22:44:10.43 ID:kaZeJr/2.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

497 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:03:28.40 ID:7bs1pacB.net

負けるとコピペで誤魔化すバカニート。

498 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:05:05.68 ID:kq+uzJOp.net

>>489
>AlphaGo のハードは非ノイマンの

どこにそんなことが書いてある？（大笑い
）

499 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:05:21.30 ID:7bs1pacB.net

>負けるとコピペで誤魔化すバカニート。

バカニート軍団は議論に負けるをまって、
コピペで誤魔化す、配線処理班。

コピペは議論もさえできない、アホ軍団。

500 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:06:40.71 ID:kq+uzJOp.net

>>491
>ディープ・ラーニングをしたAlphaGo のハードは

その実態はどこに存在するんだん？
バカ詐欺師、桜井恵三の脳内だろ？（大笑い）

501 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:07:25.40 ID:kq+uzJOp.net

>>499
>コピペは議論もさえできない、アホ

桜井さんの自己紹介は、いつも楽しいですね

502 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:10:37.29 ID:kaZeJr/2.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
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特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

503 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:11:03.79 ID:kaZeJr/2.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
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特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
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504 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:11:30.97 ID:kaZeJr/2.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

505 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:11:57.93 ID:kaZeJr/2.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

506 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:12:23.77 ID:kaZeJr/2.net

ID:7bs1pacB ← new 桜井恵三
ID:6Hrzs+/v
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

507 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:13:47.86 ID:kq+uzJOp.net

>>491
>ディープ・ラーニングをしたAlphaGo のハードは

その実態はどこに存在するんだ？
バカ詐欺師、桜井恵三の脳内だろ？（大笑い）

508 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:28:22.69 ID:kq+uzJOp.net

>>491
>ディープ・ラーニングをしたAlphaGo のハードは

Google cloud platform 上で動いている
ということがウソだと主張するなら
桜井が言う実体がどこに存在するどんなものなのか
具体的に提示できない限りは
バカ詐欺師、桜井恵三のウソが確定だぞ

509 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/02(火) 23:55:29.53 ID:7bs1pacB.net

>Google cloud platform 上で動いている
>ということがウソだと主張するなら

卑怯者。
話しをすり替える。
議論はGoogle cloud platform 上で動いているかどうかではない。
ディープ・ラーニングは何がしているかだ。
俺の主張はディープ・ラーニングがGoogle cloud platform 上で
動いているかどうかではない。

ディープ・ラーニングをしているのはGoogle cloud platform ではない。
AlphaGoのディープ・ラーニングをしているのは
ディープニューラルネットワークだけだ。

510 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:01:56.93 ID:KqyB16TT.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww
［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

511 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:02:23.21 ID:m+ULriTw.net

627 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/01/31(日) 22:43:55.61 ID:krypf/DF

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

512 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:02:23.32 ID:KqyB16TT.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww

［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

513 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:02:49.15 ID:KqyB16TT.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww

［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

514 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:03:16.27 ID:KqyB16TT.net

ID:7bs1pacB ← new 桜井恵三
ID:6Hrzs+/v
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

515 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:05:06.03 ID:KqyB16TT.net

ID:7bs1pacB ← new 桜井恵三
ID:6Hrzs+/v
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

516 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:05:38.91 ID:m+ULriTw.net

議論はGoogle cloud platform 上で動いているかどうかではない。
ディープ・ラーニングは何がしているかだ。

>Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
>Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

ニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。

AlphaGoのディープ・ラーニングはニューラルネットワークだ。
非ノイマン型のコンピュータだ。

517 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:06:52.76 ID:p7I+3gkK.net

>>509
知恵遅れだなお前wwww

518 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:08:14.45 ID:p7I+3gkK.net

>>516
>>509
知恵遅れだなお前wwww

519 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:08:52.04 ID:pXAlFzj5.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww

［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

520 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:09:18.67 ID:pXAlFzj5.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww

［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

521 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:10:28.92 ID:pXAlFzj5.net

ID:m+ULriTw ← new 桜井恵三
ID:7bs1pacB
ID:6Hrzs+/v
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

522 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:22:38.61 ID:m+ULriTw.net

>Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
>Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

どこを読めばそのような理解になるのだ。
ニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。

AlphaGoのディープ・ラーニングはニューラルネットワークだ。
非ノイマン型のコンピュータだ。

523 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:22:39.67 ID:rrD4GnKD.net

>>509
>議論はGoogle cloud platform 上で動いているかどうかではない。

何言ってんだ 卑怯なバカ詐欺師、桜井恵三

お前が
「ディープラーニングはoogle cloud platform 上で動いていない。それはウソだ」
と主張してるのだから、それが議論にならないわけがない

話を反らすな 基地外

Google cloud platform 上で動いている
ということがウソだと主張するなら
桜井が言う実体がどこに存在するどんなものなのか
具体的に提示できない限りは
バカ詐欺師、桜井恵三のウソが確定（大笑い）

524 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:24:03.46 ID:rrD4GnKD.net

>>522
>どこを読めばそのような理解になるのだ。

バカ詐欺師、桜井恵三以外は みんなそう理解するんだが（笑）

桜井恵三の理解力の低さは 底なしだな

525 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:38:54.80 ID:pXAlFzj5.net

ID:m+ULriTw ← new 桜井恵三
ID:7bs1pacB
ID:6Hrzs+/v
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

526 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 00:39:31.14 ID:pXAlFzj5.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww

［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

527 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:07:42.96 ID:AfPA189J.net

>>474
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

528 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:08:53.69 ID:AfPA189J.net

>>475
シミュレーションではなくてエミュレーション。21世紀になってからの人工知能は、ソフトウェアでエミュレートするのが主流。
そんな現実を知らない、馬鹿詐欺師の桜井恵三。

Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

529 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:09:02.17 ID:AfPA189J.net

>>476
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

530 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:12:01.23 ID:AfPA189J.net

>>477
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

531 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:12:11.10 ID:AfPA189J.net

>>478
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

532 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:12:34.40 ID:AfPA189J.net

>>479
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

533 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:12:54.21 ID:AfPA189J.net

>>488
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

534 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:13:21.04 ID:AfPA189J.net

>>489
AlphaGo は Google Cloud Platform を使っているとはっきり書いてある。
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

535 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:13:53.19 ID:AfPA189J.net

>>490
AlphaGo は Google Cloud Platform を使うとはっきり書いてある。
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

536 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:15:19.71 ID:AfPA189J.net

>>491
AlphaGo は Google Cloud Platform を使うとはっきり書いてある。
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

537 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:19:00.91 ID:AfPA189J.net

>>491
またまた間抜けさを晒している詐欺師の桜井恵三www

policy network も value netowrk もどちらも、学習させる必要がある。

> We first trained the policy network on 30 million moves from games played by human experts
> These policy networks were in turn used to train the value networks

そして、そのどちらの処理も、Google Cloud Platform で行われている。

> Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform

詐欺師の桜井恵三は最初から最後まで嘘ばかり。
しかし、Google の発表によってその嘘がはっきり否定された。

538 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:19:52.08 ID:AfPA189J.net

>>492
またまた間抜けさを晒している詐欺師の桜井恵三www

policy network も value netowrk もどちらも、学習させる必要がある。

> We first trained the policy network on 30 million moves from games played by human experts
> These policy networks were in turn used to train the value networks

そして、そのどちらの処理も、Google Cloud Platform で行われている。

> Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform

英語も全く読めない馬鹿詐欺師の桜井恵三。
だから詐欺師の桜井恵三は最初から最後まで嘘ばかり。

しかし、Google の発表によってその嘘がはっきり否定された。

539 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:20:49.58 ID:RHOjw2Y+.net

>>499
またまた間抜けさを晒している詐欺師の桜井恵三www

policy network も value netowrk もどちらも、学習させる必要がある。

> We first trained the policy network on 30 million moves from games played by human experts
> These policy networks were in turn used to train the value networks

そして、そのどちらの処理も、Google Cloud Platform で行われている。

> Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform

英語も全く読めない馬鹿詐欺師の桜井恵三。
だから詐欺師の桜井恵三は最初から最後まで嘘ばかり。

しかし、Google の発表によってその嘘がはっきり否定された。

540 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:21:23.72 ID:RHOjw2Y+.net

>>499
>バカニート詐欺師は議論に負けるをまって、
>コピペで誤魔化す、配線処理班。
>
>コピペは議論もさえできない、アホ爺。

詐欺師の桜井恵三のことですね、よくわかります。

541 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:23:54.85 ID:RHOjw2Y+.net

>>509

> 俺の主張はディープ・ラーニングがGoogle cloud platform 上で動いているかどうかではない。

つまり、Google の Deep Learning が Google Cloud Platform の上で動いているのを認めたか。
馬鹿詐欺師の桜井恵三にしてはしおらしいな。

まあいい。Google Cloud Platform は典型的なノイマン型コンピュータ。
Deep Learning は、コンピュータ用の技術だから当然だけどな。

そして、Deep Learning は、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とは何の関係もない。

Google の発表によって詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれたということ。

542 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:25:10.07 ID:RHOjw2Y+.net

>>516
> 俺の主張はディープ・ラーニングがGoogle cloud platform 上で動いているかどうかではない。

つまり、Google の Deep Learning が Google Cloud Platform の上で動いているのを認めたか。
馬鹿詐欺師の桜井恵三にしてはしおらしいな。

まあいい。Google Cloud Platform は典型的なノイマン型コンピュータ。
Deep Learning は、コンピュータ用の技術だから当然だけどな。

そして、Deep Learning は、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とは何の関係もない。

Google の発表によって詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれたということ。

543 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:25:38.21 ID:RHOjw2Y+.net

>>522
> 俺の主張はディープ・ラーニングがGoogle cloud platform 上で動いているかどうかではない。

つまり、Google の Deep Learning が Google Cloud Platform の上で動いているのを認めたか。
馬鹿詐欺師の桜井恵三にしてはしおらしいな。

まあいい。Google Cloud Platform は典型的なノイマン型コンピュータ。
Deep Learning は、コンピュータ用の技術だから当然だけどな。

そして、Deep Learning は、詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とは何の関係もない。

Google の発表によって詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれたということ。

544 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:26:56.33 ID:RHOjw2Y+.net

>>522
ディープラーニングは、ニューラルネットワークで行われている。
ニューラルネットワークは機械学習の手段。それが動いているのは、Google Cloud Platform の上。
全てが明らか。詐欺師の桜井恵三の嘘が明らか。
Google の発表によって、詐欺師の桜井恵三の嘘が明らかになった。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

545 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 01:32:17.17 ID:RHOjw2Y+.net

シミュレーションというよりエミュレーションだな。21世紀になってからの人工知能は、ソフトウェアでエミュレートするのが主流。
この15年ほどで数百万倍に増大したコンピューティングパワーを使えるからだ。
クラウドコンピューティング技術の進歩によって、リソースを安価に効率よく使えるようになったのも大きい。

Google にとって、たった千台のコンピュータを使うのが困難だと言いはったり、日本から世界のクラウド環境が使えないと言いはったり、専用ハードウェアがないと人工知能の研究ができないと妄想する詐欺師の桜井恵三にはわからない現実がそこにある。

馬鹿詐欺師の桜井恵三は数十年前のドシロウトの知識で妄想するウルトラ馬鹿。

546 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 06:54:59.61 ID:m+ULriTw.net

”policy network も value netowrk もどちらも、学習させる必要がある。 ”

> We first trained the policy network on 30 million moves from games played by human experts
> These policy networks were in turn used to train the value networks

お前はどこを読んで”学習させる必要がある”と理解したのだ。
どう訳しても学習したり、ディープ・ラーニングしたりする解釈はできない。

その英文ではディープ・ラーニングをしていないことがわかるぐらいだ。

Google Cloud Platform は典型的なノイマン型コンピュータで
どう英語を読んでもディープ・ラーニングをした事にはならない。

547 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 07:04:37.17 ID:it2I3z8h.net

高校生の9割の英語力が中卒以下とか
低学歴だらけの日本の現状を物語ってるな>>1by弁護士(帰国子女)
てか英語ぐらい出来るのは前提なんだが
まあ馬鹿が多ければ多いほど優越感に浸れるからいいけど

548 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 07:07:50.64 ID:ChsgmOdO.net

Yahooトップから来ました(^_^;)

549 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 07:12:48.85 ID:ChsgmOdO.net

文科省、高3対象の英語力調査公表　7〜9割が中学卒業レベル以下
フジテレビ系（FNN） 2月2日(火)23時23分配信
文部科学省は、全国の高校3年生を対象とした英語力の調査結果を公表し、「話す」、「読む」などの技能で、依然、7〜9割が、中学卒業レベル以下であることがわかった。
http://headlines.yahoo.co.jp/videonews/fnn?a=20160202-00000261-fnn-bus_all

550 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 07:24:09.90 ID:rrD4GnKD.net

>>546
>どう英語を読んでもディープ・ラーニングをした事にはならない。

だから、alphagoでディープ・ラーニングした実体は何なのか言ってみろ

バカ詐欺師、桜井恵三はウソだというだけで
具体的事実は何も提示できない

551 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 07:55:42.80 ID:m+ULriTw.net

We first trained the policy network on 30 million moves from games played
by human experts, until it could predict the human move 57% of the time.

But our goal is to beat the best human players, not just mimic them.
To do this, AlphaGo learned to discover new strategies for itself,
by playing thousands of games between its neural networks,
and gradually improving them using a trial-and-error process
known as reinforcement learning.

552 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:01:16.47 ID:b7CkUAS4.net

>>546

またまた間抜けさを晒している詐欺師の桜井恵三www

policy network も value netowrk もどちらも、学習させる必要がある。

> We first trained the policy network on 30 million moves from games played by human experts
> These policy networks were in turn used to train the value networks

そして、そのどちらの処理も、Google Cloud Platform で行われている。

> Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform

英語も全く読めない馬鹿詐欺師の桜井恵三。
だから詐欺師の桜井恵三は最初から最後まで嘘ばかり。

しかし、Google の発表によってその嘘がはっきり否定された。

553 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:02:13.83 ID:b7CkUAS4.net

>>551
またまた間抜けさを晒している詐欺師の桜井恵三www

policy network も value netowrk もどちらも、学習させる必要がある。

> We first trained the policy network on 30 million moves from games played by human experts
> These policy networks were in turn used to train the value networks

そして、そのどちらの処理も、Google Cloud Platform で行われている。

> Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform

英語も全く読めない馬鹿詐欺師の桜井恵三。
だから詐欺師の桜井恵三は最初から最後まで嘘ばかり。

しかし、Google の発表によってその嘘がはっきり否定された

554 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:03:48.98 ID:m+ULriTw.net

>policy network も value netowrk もどちらも、学習させる必要がある。
>そして、そのどちらの処理も、Google Cloud Platform で行われている。

お前はほとんど英語を理解していない。

policy network がやっているの人間の打つ手を予測するだけだ。
学習はしてない。

そしてニューラルネットワーク間で対局をして、強化学習で
反復学習すると書いてある。

つまり、ニューラルネットワークが自分で学習している、
ディープ・ラーニングをしている事が分かる。

Google Cloud Platform がディープ・ラーニングをやっている根拠は何もない。

それよりも、Google Cloud Platform は人間の打つ手を予測して、その勝率を計算することが
明確になっただけの事だ。
ディープ・ラーニングのちから仕事をやっているだけだ。
30 million moves を試すのだから、それは、Google Cloud Platform の得意とするところだ。

555 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:12:14.40 ID:m+ULriTw.net

This approach led to much better policy networks,
so strong in fact that the raw neural network
(immediately, without any tree search at all)
can defeat state-of-the-art Go programs that build
enormous search trees.

学習をしてしまえば、何もモンテカルロ木探索をさせなくても
最初から強いニューラルネットワークができるとも書いてある。

つまり学習をしてしまえば、Google Cloud Platformはもう必要がないのだ。
Google Cloud Platformがディープ・ラーニングをしてないことがここでも証明できる。

556 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:13:18.80 ID:rrD4GnKD.net

>>554
>Google Cloud Platform がディープ・ラーニングをやっている根拠は何もない。

具体的な事実を伴った反証してみろ
言うだけなら、誰でもできるぞ
バカ詐欺師、桜井恵三

557 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:14:27.20 ID:dajrsTNt.net

日本の英語教育ではなく英語そのものを改革するんだ。そしてその英語を世界に広めよう！

558 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:17:04.73 ID:b7CkUAS4.net

>>554
詐欺師の桜井恵三は、ほとんど英語を理解していない。

policy network も value netowrk もどちらも、学習させる必要がある。

> We first trained the policy network on 30 million moves from games played by human experts
> These policy networks were in turn used to train the value networks

そして、そのどちらの処理も、Google Cloud Platform で行われている。

> Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform

英語も全く読めない馬鹿詐欺師の桜井恵三。
だから詐欺師の桜井恵三は最初から最後まで嘘ばかり。

しかし、Google の発表によってその嘘がはっきり否定された

559 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:17:15.94 ID:m+ULriTw.net

>alphagoでディープ・ラーニングした実体は何なのか言ってみろ

AlphaGo learned to discover new strategies for itself,
by playing thousands of games between its neural networks,
and gradually improving them using a trial-and-error process
known as reinforcement learning.

AlphaGo learned between its neural networks
known as reinforcement learning.

AlphaGo が強化学習でニューラルネットワークで学習した。
実体はAlphaGo、そのディープ・ラーニングをしたのはニューラルネットワークだ。

560 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:17:29.59 ID:b7CkUAS4.net

>>555
詐欺師の桜井恵三は、ほとんど英語を理解していない。

policy network も value netowrk もどちらも、学習させる必要がある。

> We first trained the policy network on 30 million moves from games played by human experts
> These policy networks were in turn used to train the value networks

そして、そのどちらの処理も、Google Cloud Platform で行われている。

> Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform

英語も全く読めない馬鹿詐欺師の桜井恵三。
だから詐欺師の桜井恵三は最初から最後まで嘘ばかり。

しかし、Google の発表によってその嘘がはっきり否定された

561 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:19:50.17 ID:b7CkUAS4.net

>>559
そのニューラルネットワークは、Google Cloud Platformで動作している。
つまり、詐欺師の桜井恵三が言ってることは、まるきり嘘。

562 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:19:52.81 ID:m+ULriTw.net

今回の挑戦を始めるにあたり、
私たちはモンテカルロ木探索と
ディープニューラルネットワークを
組み合わせた AlphaGo （アルファ碁） というシステムを新たに開発しました。

ディープ・ラーニングをしたのは AlphaGo のディープニューラルネットワークだ。

563 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:20:07.29 ID:rrD4GnKD.net

>>559
>実体はAlphaGo、そのディープ・ラーニングをしたのはニューラルネットワークだ。

バカか 桜井恵三

AlphaGoはgoogle cloud platform 上にある
そうでないというなら、どこで機能しているのか具体的実体を示せ
と言ったんだが、日本語が不自由なのか？

564 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:22:16.40 ID:m+ULriTw.net

>ニューラルネットワークは、Google Cloud Platformで動作している。

どこにその証拠があるのだ？

Google Cloud Platformは次の２つに使われている。
モンテカルロ木探索に使われているのがGoogle Cloud Platformだ。

We first trained the policy network on 30 million moves from games played by human experts
These policy networks were in turn used to train the value networks

565 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:23:35.45 ID:m+ULriTw.net

>AlphaGoはgoogle cloud platform 上にある

今回の挑戦を始めるにあたり、

私たちは
1.モンテカルロ木探索と
2.ディープニューラルネットワークを
組み合わせた AlphaGo （アルファ碁） というシステムを新たに開発しました。

566 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:25:23.52 ID:rrD4GnKD.net

>>564
>どこにその証拠があるのだ？

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

都合の悪い文字列は、理解できないバカ詐欺師、桜井恵三

567 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:26:30.47 ID:m+ULriTw.net

>AlphaGoはgoogle cloud platform 上にある

どこにそんなことが書いてあるのだ。

AlphaGoは次の２つから構成される。

1.モンテカルロ木探索と
2.ディープニューラルネットワークを

google cloud platform は上記の説明には記述されていない。
それはモンテカルロ木探索のための２つの作業をしたからだ。

We first trained the policy network on 30 million moves from games played by human experts
These policy networks were in turn used to train the value networks

568 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:32:43.69 ID:m+ULriTw.net

>それはモンテカルロ木探索のための２つの作業をしたからだ。

実際の対局ではgoogle cloud platform はつながっていない。
ディープ・ラーニングをさせたAlphaGoを使っているから、
本番ではgoogle cloud platform は必要ないのだ。

It seemed that AlphaGo was ready for a greater challenge.
So we invited the reigning 3-time European Go champion Fan Hui —
an elite professional player who has devoted his life to Go since
the age of 12 — to our London office for a challenge match.
The match was played behind closed doors between October 5-9 last year.
AlphaGo won by 5 games to 0 -- the first time a computer program
has ever beaten a professional Go player.

569 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:38:03.23 ID:m+ULriTw.net

We are thrilled to have mastered Go and thus achieved one of the grand challenges of AI.
However, the most significant aspect of all this for us is that AlphaGo isn’t just
an ‘expert’ system built with hand-crafted rules,
but instead uses general machine learning techniques to allow it to improve itself,
just by watching and playing games.

AlphaGo の素晴らしさはゲームをして自分で学習できる事であり、
人間の作ったルールで動くエキスパートシステムではない。

570 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:40:15.11 ID:m+ULriTw.net

>人間の作ったルールで動くエキスパートシステムではない。

そのエキスパート・システムが動くのが
google cloud platformだ。

そのプログラムがつぎのようなものだ。

ディープラーニング用のライブラリ

Caffe - Python, C++
torch - Lua
Theano - Python。関数型言語。並列化に特化し、GPUのコードが自動的に生成される。
Pylearn2 - Python
Blocks - Python
Keras - Python
Lasagne - Python
deepy - Python
Deeplearning4j - Java, Scalaが使用されている。
EBlearn - C++で書かれているCNN用ライブラリ。
cuda-convnet - 基本的な機能はEBlearnと同じ。
Chainer - Python
TensorFlow - Python

これ、全部ノイマン型コンピュータのためのライブラリだな。見事に全部。

571 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:45:13.92 ID:m+ULriTw.net

We first trained the policy network on 30 million moves from games played by human experts,
until it could predict the human move 57% of the time (the previous record before AlphaGo was 44%).
But our goal is to beat the best human players, not just mimic them. To do this, AlphaGo learned
to discover new strategies for itself, by playing thousands of games between its neural networks,
and gradually improving them using a trial-and-error process known as reinforcement learning.
This approach led to much better policy networks, so strong in fact that the raw neural network
(immediately, without any tree search at all) can defeat state-of-the-art Go programs that
build enormous search trees.

These policy networks were in turn used to train the value networks, again by reinforcement learning
from games of self-play. These value networks can evaluate any Go position and estimate the eventual winner -
a problem so hard it was believed to be impossible.
Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

572 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:48:30.57 ID:pXAlFzj5.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww

［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

573 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:48:57.29 ID:pXAlFzj5.net

ID:m+ULriTw ← new 桜井恵三
ID:7bs1pacB
ID:6Hrzs+/v
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

574 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:49:22.92 ID:pXAlFzj5.net

ディープ・ラーニングで10年間英語学習をした結果（@桜井恵三）

桜井恵三の【ディープ・ラーニング】で学んだ（桜井自身の）英語の発音を
お聞きください！
爆笑もんの発音ですww

［※参考　桜井恵三の英語力：TOEIC 280点。 eavesdropをEveと聴き間違える。］

ネイティブスピーカーに
"he sounds as if he's chewing food while talking."　
（話している間、まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音）
と酷評された
桜井恵三、渾身の発音です！

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk

「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
www

特に一番最初の音声は爆笑ものです。
始まる前に、どんだけ息吸って溜めているの？w
「スッー（息吸う音） らぶりぃーれいでぃいーずぅ ……（中略）… せる（ふ）っ！」
www

自然な音声を聞いて身に付けた、‘不自然な’英語ｗｗ

575 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:49:47.87 ID:pXAlFzj5.net

ID:m+ULriTw ← new 桜井恵三
ID:7bs1pacB
ID:6Hrzs+/v
ID:WIGO8cl3
ID:TrrnuiuG
ID:3szVVXLX
ID:H0k5fyML
ID:mdNolzq4
ID:UxDfqEOK
ID:36XeRzHW
ID:6fU74DGH
ID:bTFk+7ER
ID:OxVALc+Q
ID:OM26mgs5
ID:amwIg1eX
ID:8VDTZV20
ID:IBne14pJ
ID:5w9siiWL
ID:YeVELuhT
桜井恵三 71歳のキチガイ
偽物ディープラーニング商法

インチキ詐欺師
著作権法違反
詐欺罪

桜井恵三でググりましょう！

詐欺師逮捕に協力してください！

いっぱいでできます！
騙されないように注意しましょう！！！

576 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:50:08.53 ID:m+ULriTw.net

Google Cloud Platformで動いたのは次の２つだ。

１．the policy networks
２．value networks

しかし、実際のプロとの対戦ではGoogle Cloud Platformはつながっていない。

the first time a computer program
has ever beaten a professional Go player.

もし実際の対局でGoogle Cloud Platformがつながっていたとすれば、
それはa computer program has ever beaten a professional Go playerとは
言えない。

577 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:50:59.40 ID:kUHTwgOn.net

>>562
そのニューラルネットワークが動いているのは Google Cloud Platform
Google の発表にはっきり書いてある。
つまり、詐欺師の桜井恵三の嘘がまたまたバレたということ。

Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

578 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:51:12.23 ID:kUHTwgOn.net

>>562
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。

579 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:51:40.69 ID:kUHTwgOn.net

>>564
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

580 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:52:08.06 ID:kUHTwgOn.net

>>565
Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

581 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:52:20.74 ID:kUHTwgOn.net

>>567
Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

582 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:52:41.29 ID:kUHTwgOn.net

>>568
Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

583 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:52:52.83 ID:kUHTwgOn.net

>>569
Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

584 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:53:07.12 ID:kUHTwgOn.net

>>570
Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

585 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:53:25.76 ID:kUHTwgOn.net

>>571
Google のディープラーニング「AlphaGo」（旧ディープ・マインド社）がプロ棋士に完勝した。
Google Cloud Platform つまり、普通のノイマン型コンピュータを使ったとはっきり書いてあるね。

AlphaGo uses deep neural networks to guide its search.

Of course, all of this requires a huge amount of compute power, so we made extensive use of Google Cloud Platform,

ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという、馬鹿詐欺師の桜井恵三のトンデモナイ嘘が完全に否定されたね。

http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、
本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

586 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:53:53.29 ID:m+ULriTw.net

>ディープラーニングにはノイマン型コンピュータを使ってないという

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、
強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、
自ら新たな戦略を学び取りました。

確かにディープ・ラーニングはノイマン型コンピュータではなく、
ニューラルネットワークが使われているな。

587 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:57:13.05 ID:kUHTwgOn.net

>>576

> Google Cloud Platformで動いたのは次の２つだ。
> １．the policy networks
> ２．value networks

その policy network と、value network は、deep neural network の構成要素だとはっきり書いてあるな。

To do this, it combines a state-of-the-art tree search with two deep neural networks…
One neural network, the “policy network”…
The other neural network, the “value network”..

またまた妄想が間違いだとばれた詐欺師の桜井恵三。

588 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/02/03(水) 08:58:37.45 ID:kUHTwgOn.net

>>586
Google の発表により、詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれた。

21世紀になってからのニューラルネットワークは、フォン・ノイマン型のコンピュータで動作しているし、Google の AlphaGo も、Google Cloud Platform を活用していると書いてあるな。

馬鹿な詐欺師の桜井恵三が妄想しているように専用デバイスを使っているなどという記述はどこにもない。

そこで AlphaGo は、自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。
もちろん、このような計算を行うには非常に大きな処理能力を持ったコンピューターが必要で、本研究においては、Google クラウドプラットフォームをフル活用しています。

neural network

resurgence of neural networks in the twenty-first century, and their renewed success at image recognition tasks is largely attributable to advances in hardware:
from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPUs, has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before

21世紀におけるニューラルネットワークの復活と、画像認識における成功は、ハードウェアの進歩によるところが大きい。
(※1990年以降人工知能の研究は下火になっていたが、21世紀になって再びもてはやされるようになった。)
1991年から2015年の間に、コンピューティングパワーは特に GPU によって数百万倍に向上した。
(※ GPU は本来画像描画用のチップだが浮動小数点演算に極めて強いので、ディープラーニングなど他の作業にも流用されている。)
それにより以前よりも数層深いネットワークをトレーニングすること、つまり標準的な誤差逆伝搬学習が可能になった。