日本の英語教育を改革20 桜井恵三の詐欺教材に注意

1 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:01:17.59 ID:JEakdt2r.net

さっぱり売れなかったインチキ英語教材を無理矢理売りつけようとする71歳の気持ち悪い顔のバカニート詐欺師・桜井恵三が大量投稿するので気をつけてください。
バカニート詐欺師・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。

バカニート詐欺師・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
バカニート詐欺師・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。

英語力も殆ど無い気持ち悪い顔のバカニート詐欺師の桜井恵三の英語は間違いだらけです。
behind the closed door の意味を「ネット接続されてない」と妄想しているのが英語力ゼロの桜井恵三。
behind the closed door は「秘密裏に」「非公開で」と言う意味。今回は、対局の場に部外者が居なかったというだけです。

2 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:01:43.16 ID:JEakdt2r.net

TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

3 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:01:56.69 ID:JEakdt2r.net

サーバーを「貸す」ことを物理的にサーバーを持っていくことだと妄想しているバカニート詐欺師・桜井恵三ｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
馬鹿すぎるｗｗｗｗ

ドワンゴの紅莉栖はサーバーファーム。つまり、ホスティングという意味では各社のクラウドサービスと同じ。サーバーを「貸す」のは物理的にどこかに持っていくことではない。

バカニート詐欺師・桜井恵三は馬鹿すぎるｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ

4 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:02:12.66 ID:JEakdt2r.net

AlphaGo のハードウェアは GPU や CPU、つまりノイマン型コンピュータの話しかないし、AlphaGo ははっきりプログラムとも明言されているな。

AlphaGo was tested on hardware with various numbers of CPUs and GPUs
https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo

AlphaGo program
http://www.theverge.com/2016/3/10/11192774/demis-hassabis-interview-alphago-google-deepmind-ai

「AlphaGo のハードウェアはノイマン型コンピュータではないはずだ」「AlphaGo はプログラムであるはずがない」というバカニート詐欺師・桜井恵三の妄想は完全に間違っていたとまたしても証明されたなｗｗｗｗ

5 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:02:27.36 ID:JEakdt2r.net

またしても妄想がデタラメとバレたバカニート詐欺師・桜井恵三ｗｗｗ

> 事実AlphaGoを開発した究極的目標は汎用的な人工知能を開発するところにある。

http://nitro15.ldblog.jp/archives/47072069.html

AlphaGo の責任者、ハサビス氏がバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメをあっさりと否定しているｗ

6 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:02:45.10 ID:JEakdt2r.net

朝から無知と負けを晒している詐欺師の桜井恵三。
昨日の東大の人工知能専門のポスドクから追加のコメントがあったので載せてやろう。

そうです。汎用人工知能は現状では実用段階ではないのです。

例えば、チューリングテスト（チャットによる会話でコンピュータが人間らしく振る舞えるか）も、
限定的な条件下でしかクリアしていません。Siriを想像してもらえればいいと思います。
また、AIで東大入試をクリアするといったプロジェクトもありますが、
それも人間の普段の行動に比べるとかなり限定的なタスクです。

汎用AIの実現にはフレーム問題など多くの課題があります。
ディープラーニング程度の脳でしたら、
既存の相当単純な構造のシステム(クラウド・コンピューティングは相性がよいです)で実現できます。
しかし、汎用AIは相当複雑なシステムが必要になります。

汎用AIがすでに実用化していて、ディープラーニングのような弱いAIが研究段階というそのおかしな人(※ 詐欺師の桜井恵三のこと)は
現実をちょうど逆に勘違いしていますね。

7 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:03:00.73 ID:JEakdt2r.net

またしても妄想がデタラメとバレたバカニート詐欺師・桜井恵三ｗｗｗ

> 事実AlphaGoを開発した究極的目標は汎用的な人工知能を開発するところにある。

http://nitro15.ldblog.jp/archives/47072069.html

AlphaGo の責任者、ハサビス氏がバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメをあっさりと否定しているｗ

8 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:03:14.82 ID:JEakdt2r.net

もう一つバカニート詐欺師・桜井恵三の間違いが発覚したな。
バカニート詐欺師・桜井恵三は AlphaGo は対戦相手ごとに戦略を変えていると妄想していたが、それは大間違いだとわかった。
AlphaGo は、初手から時間をつかっている。これは明確に対戦相手ごとの作戦をもってない証拠。予め作戦をたてているなら、初手はすぐに打てるからだ。
それどころか、勝つための定石すらもちあわせてないことがわかる。
ハサビス氏が言うように、AlphaGo は単なる囲碁のプレイだけでなく、もっと汎用的な目的があるからだろう。

9 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:03:29.70 ID:JEakdt2r.net

AlphaGoはアメリカ合衆国に位置するサーバを使ったGoogleのクラウドコンピューティングによって動作する

https://ja.wikipedia.org/wiki/AlphaGo%E5%AF%BE%E6%9D%8E%E4%B8%96%E3%83%89%E3%83%AB#cite_note-JoongAng_Ilbo-4

AlphaGo は全て Google のクラウドプラットフォームの上で動いていると、このアメリカの技術誌にも書かれてるな。

The approach to AlphaGo was the same, with everything running on Google's Cloud Platform.

AlphaGo へのアプローチも同様でした。Google のクラウドプラットフォームの上で全てを動かすのです。

http://arstechnica.com/gadgets/2016/01/googles-ai-beats-go-champion-will-now-take-on-best-player-in-the-world/

AlphaGo がノイマン型コンピュータの上で動いているという証拠はドンドン出てくるが、バカニート詐欺師・桜井恵三の妄想する専用デバイスの話は一言足りとも出てこないなｗ

バカニート詐欺師・桜井恵三の嘘が完全に否定されたな。

今、ハサビス氏のインタビューを聞いているが、AlphaGo の分散バージョンを使っていて、スタンドアロン型は使ってないと明言しているな。

「AlphaGo は Google Cloud Platform を使ってない」という
バカニート詐欺師・桜井恵三の嘘は完膚なきまでに否定されたなｗｗ

10 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:03:45.06 ID:JEakdt2r.net

無学で、無教養で、無金で、無能で、早漏で、女経験さえもない気持ち悪い顔のバカニート詐欺師の桜井恵三

女も学習できていない、気持ち悪い顔のバカニート詐欺師の桜井恵三が
強化学習やディープ・ラーニングを語るのはまったく無味。

できるのは本能的な生物レベルの快感のために、単に出すだけ。
そんな下等生物の気持ち悪い顔のバカニート詐欺師の桜井恵三が、AlphaGoの強化学習を語るのは絶対に無理だ。

喫煙して肥満の禿の医者が健康になる秘訣を語るようなもの。

11 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:04:00.56 ID:JEakdt2r.net

>音声の認識はニューラルネットワークのディープ・ラーニングによる、
http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457599035/496

>人間の音声認識の仕組みは解明されていない。
http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457599035/456

またまた自己矛盾

どうしてバカニート詐欺師・桜井恵三は、こんなにバカなんだw

12 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:04:19.43 ID:JEakdt2r.net

わっはっはっはっはっはっは！ またまた大間違いだな。バカニート詐欺師・桜井恵三！！

> 人工知能では報酬の最大化を目指していない。
> 報酬の最適化は絶対に無理だ。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457599035/422
http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457599035/430

大間違いだ。
強化学習は一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策(policy)を学習する。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92

バカニート詐欺師・桜井恵三は人工知能を全く知らないことがまたまたバレたなｗｗ

13 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:04:40.49 ID:JEakdt2r.net

詐欺師の桜井恵三は馬鹿すぎるな。想像を絶するバカだ。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1386497547/997

> 南半球に行けば、太陽が東から昇り、西に沈むと思っているバカはいない。

南半球に行っても、太陽は東から昇るぞｗｗｗｗｗ
詐欺師の桜井恵三の妄想では、南半球では太陽は西から昇るのかｗｗｗｗｗｗｗ

14 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:04:57.30 ID:JEakdt2r.net

Google が製品を出す上では下記のようなプロセスをたどる。

* Fishfood (チーム内のメンバーに未発表製品を試用してもらう)
* Dogfood (Google 社員に未発表製品を試用してもらう)
* Trusted Tester (Launch) あらかじめ選定された一般人/パートナーに未発表製品を試用してもらう。
* ○% Experimental (Launch) 一般ユーザのうち無作為に選んだ○%(1%が多い)の人だけに製品を使ってもらう。
* 100% Launch 一般ユーザ全員に製品を使ってもらう。

昨年10月の closed-doors match は、この Trusted Tester (Launch) にあたる。だから非公開で行われたわけだ。
そして、今回のイ・セドル九段との対戦は100% Launch にあたる。だから事前に発表があり、大々的な記者会見が行われている。

Trusted Tester Launch だから、非公開(closed-doors match)で行われたのに、それを「ネット接続がなかった」とトンチンカンな誤訳をしていたのが、バカニート詐欺師・桜井恵三。

バカニート詐欺師・桜井恵三はトコトン間抜けで馬鹿だなｗｗｗ
AlphaGo の活躍で、バカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまたしても暴かれた。バカニート詐欺師・桜井恵三は連敗街道まっしぐらｗｗｗｗ

15 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:05:15.47 ID:JEakdt2r.net

またまた馬鹿丸出しだな!!! バカニート詐欺師・桜井恵三!!

> Google の検索サービスはデータセンターで行われてるなどあり得ない。
> 他から絶対に影響受けないシステムでやっている。

Google の検索もその他のサービスもほとんどは、データセンターで実行されている。
どれだけのコンピューティングリソースをどのサービスに割り当てるのかを柔軟に設定し、他のサービスの影響を受けない。
この柔軟でスケーラベイリティに富む素晴らしい基盤が Google の最大のコア・コンピタンスで、これがクラウド・コンピューティングの元になったわけだ。
バカニート詐欺師・桜井恵三は「クラウド」を誰が言い出したか全く知らないだろう？
当時の Google の CEO エリック・シュミットがクラウドコンピューティングと最初に呼んだ。
Google の検索サービスがデータセンターで行われてないなら、いったいどこで処理されてると言うんだ？
バカニート詐欺師・桜井恵三は馬鹿すぎるｗｗｗｗｗｗ

16 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:05:32.97 ID:JEakdt2r.net

「次の手を予測する」の意味を詐欺師の桜井恵三は勘違いしているようだな。
AlphaGo のニューラルネットワークは3千万の指し手を深層学習(ディープラーニング)することにより、次の手を57%の確率で *正確に* 予測できるようになったということだ。
この棋譜を元にした学習は、いわゆる「教師あり」学習である。強化学習は「教師なし」学習のことを指すので、明らかにこのフェーズは強化学習ではない。

またしても、完璧に論破されたな、マヌケな詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗ

17 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:05:52.58 ID:JEakdt2r.net

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457310379/564 の訳でほぼ正解だが、俺の訳と解説を載せておくよ。

[Q]Is AlphaGo allowed to use the vast computing power of all of Google's datacenters?
[A] Not all of Google's datacenters, no.
For one thing, as important as this would be for Google it's not important enough
for Google to even temporarily halt all of its other services.
Another reason is that scaling a problem up like that is somewhat difficult.
AlphaGo is distributed, but I don't know how well it scales.

[Q] AlphaGo は全ての Google のデータセンターの膨大なコンピューティングパワーを使えるのですか？
[A]
Google のデータセンターの全てではありません。その理由の一つは、Google にとって AlphaGo は重要ですが、全てのサービスを一時的に停止するほどまでには重要ではないのです。
別の理由は、問題をそこまでスケールアップすることは難しいのです。
AlphaGo は分散処理できます。しかし、どこまでスケールするかはわかりません。

訳注1: ここで、質問者はデータセンターはデータセンター内のサーバーという意味で使っている。Google の検索を含むほとんどのサービスは、このデータセンター内のサーバーが使われている。
だから、もし AlphaGo が全てのデータセンターの全てのサーバーを使用すれば、必然的に Google の検索を含む全サービスが停止することになる。
そこまで馬鹿げたことが起こるのは詐欺師の桜井恵三の妄想の中くらいだが、質問者は一応確かめたかったのだろう。

訳注2: スケールとは、アプリケーションを処理する環境の拡大を言う。
アプリケーションを実行するコンピュータを増やせば処理速度が早くなるかというと、現実はそこまで単純ではない。そんな単純だと思っているのは馬鹿な詐欺師の桜井恵三くらいである。
スケールさせるためには、まずアプリケーションが分散処理に向くように作られる必要がある。
さらにデータセンター全てのサーバーを使用するような超大規模なスケールは特殊な条件であり、緻密なシミュレーションと検証が予め必要である。
クラウドのような仮想環境を使ったとしても、超大規模なスケールは単純に実現できるものではない。
外部HDDをつなげるようにデータセンターに接続すれば単純にコンピューティングリソースが有効に使えるようになると思ってる詐欺師の桜井恵三の妄想は完全に外れである。

訳注3: ここで言う Problem とは、囲碁で次の手を考えることである。テストの「問題」と同じ意味である。

訳注4: ここでの質問者の意図は、AlphaGo がどれほどのコンピューティングリソースを必要としているかを測りたかったのだと思われる。
従来発表されているような100のオーダーのCPUを数分使う程度のリソースであれば、珍しくもない分量である。
Google が、なりふりかまわず勝とうとしているのであれば、データセンター全てのサーバーを使用するような真似をするはずだが、現実にはそうではなく、AlphaGo は「そこそこの」コンピューティングリソースで実行されてることがわかる。
つまり、詐欺師の桜井恵三の妄想はまたしても大間違いということである。

18 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:06:08.47 ID:JEakdt2r.net

> AlphaGoから見ればGoogle cloud platform は基盤ではなく、
> データセンターとして機能している事を意味するものだ。
> データセンターへの接続は必須条件ではない。
> PCで言えば外付けのHDのようなものだ。

詐欺師の桜井恵三は全く何もわかってないなｗ
データセンターはサーバーの置き場所。Google Cloud Platform はハードウェアではなくて、ソフトウェア基盤。
全く違うものを混同してるなｗｗｗ

データセンターを外付けハードディスクと思ってるようだが、Google Cloud Platform も外付けハードディスクと思っているようだな。
だから接続したり離したりできると妄想している。
クラウドはハードディスクではないんだよ。
クラウドはソフトウェア(アプリケーション)が動く環境。
ソフトウェアスタックがまるでわからない詐欺師の桜井恵三には理解できないんだろうな。
ディープラーニングが複数層あることも理解できず、ソフトウェアのスタックが複数層にわたることもできない詐欺師の桜井恵三ｗ
やはりセンチュウ並の脳みそだｗｗ

19 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:06:26.77 ID:JEakdt2r.net

> AlphaGoがデータセンターのデータを必要に応じて使っているだけで、
> AlphaGoがそれらを基盤として稼働していないことはこれで明白だ。

わっはっは！
またまた詐欺師の桜井恵三が馬鹿を晒してるなwwwww
データセンターにあるのは、データだけじゃないぞwwwww

Google などのデータセンターの役割はストレージよりも、サーバーが処理を行うことの方が機能においてよほど重要。
言葉の意味を知らずに、名前だけから妄想するから詐欺師の桜井恵三はいつも間違うんだよ。
またまた間抜けぶりを晒す馬鹿詐欺師の桜井恵三wwww

20 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:06:40.93 ID:JEakdt2r.net

十二層はディープラーニングの説明であって、強化学習の説明ではないな。
そもそも、ディープラーニングのディープとは、層が深いことを指す。日本語で深層学習という訳語そのままだ。

詐欺師の桜井恵三はディープラーニングを自分の詐欺ビジネスにこじつけてたくせに、ディープラーニングの意味を全く知らなかったんだなww

21 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:07:10.31 ID:/xoUZj76.net

> 人間の脳は深層学習はできない。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457310379/514

つまり 「英語はディープラーニング」という詐欺師の桜井恵三のデタラメは否定されたということ。

語るに落ちたな、本物の詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗｗ

22 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:07:29.63 ID:/xoUZj76.net

わっはっはっはっはっはっはっはっは！！！
またまたとんでもないデタラメを書いている詐欺師の桜井恵三。

> ニューラルネットワークを１２層構成にしたのは強化学習のためであり、
> 深層学習のためではない。

> 強化学習の少しずつ特徴を抽出するために必要なニューラルネットワークの構成が
> １２層だったのだ。

強化学習には必ずしもノードの層は必要ない。教師なし学習、つまりコンピュータに自己学習させることが強化学習であり、ニューラルネットワークが層になっているかどうかは関係無い。

一方、ディープラーニングは層を作るからこそ(その深い層を利用して抽象化を行うから)、ディープ(深層)ラーニング(学習)だ。

詐欺師の桜井恵三はディープラーニングをさっぱり理解していないなｗｗ

23 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:07:47.50 ID:/xoUZj76.net

ディープラーニングの成功例としてAlphaGoを引っ張りだしてきたのに、
バカ詐欺師の桜井恵三によると、いつのまにかディープラーニングしていないことになっている件（大笑い）

詐欺師の桜井恵三はデタラメを並べてるから、大いに自己矛盾していることに気づかないスーパー馬鹿だなｗ

24 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:08:05.45 ID:/xoUZj76.net

ディープラーニング成功の代表格である Google の AlphaGo がディープラーニングしてないとデタラメを言い張る詐欺師の詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗｗ

>AlphaGoには深層学習した経緯が何もない。
>AlphaGoは最初から最後まで、ニューラルネットワークの特徴である
>強化学習をしているに過ぎない。

いよいよ、発狂も酷いレベルになってきたな。
詐欺師の桜井恵三は狂人の中の狂人ｗ

25 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:08:25.32 ID:/xoUZj76.net

わっはっはっはっはっはっはっはっは!!!
詐欺師の桜井恵三がまたまた間違えたな。

> 報酬は人工知能ではフィードバックと言う。

全然違う。報酬は reward フィードバックは feedback だ。
深層学習(ディープラーニング)と、強化学習(reinforcement learning)の区別もつかない馬鹿詐欺師の桜井恵三は、報酬とフィードバックの違いすら区別がつかないのかｗｗｗｗ
英語からして全然違うだろ。本当に馬鹿だな、詐欺師の桜井恵三はｗｗｗ

ディープラーニングでは多層のパーセプトロンで情報を伝達するわけだが、上層への情報の伝達をフィードフォワードといい、逆に低層への情報の伝達をフィードバックという。
フィードバックの中には報酬が含まれる場合もあるが、かならずしもそれだけではない。なぜなら、パーセプトロンの低層への情報の伝達は全てフィードバックと呼ばれるからだ。

フィードバックが全て報酬だと唱える詐欺師の桜井恵三は「哺乳類は人間だ」と言っているのに等しい。人間は哺乳類だが、哺乳類は必ずしも人間ではない。
この違いがわかるか？部分集合すら理解できない詐欺師の桜井恵三は必要十分条件もわからないだろうｗｗｗｗ

小学校の算数の範囲すら理解できない間抜けが詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗｗ

26 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:08:42.76 ID:/xoUZj76.net

AlphaGo にとっての報酬(reward)が何か書かれているな。

Essentially, as the neural nets play each other, the system tracks which move brings the most reward—the most territory on the board

http://www.wired.com/2016/01/in-a-huge-breakthrough-googles-ai-beats-a-top-player-at-the-game-of-go/

強化学習をする AlphaGo にとっての最大の報酬は、盤上の自陣を最大化すること、だそうだ。

「人工知能は報酬を得ない」という詐欺師の桜井恵三の嘘が全くのデタラメだとわかるなｗｗｗｗｗ

バカニート詐欺師・桜井恵三は人工知能の用語「報酬」を、現実世界のご褒美と同じだと妄想しているから勘違いするのだｗｗｗ
人工知能における「報酬」は、人工知能の行動の基準となるフィードバック、つまり数字データの一つに過ぎない。

27 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:09:03.70 ID:/xoUZj76.net

> 人工知能のニューラルネットワークには報酬はゼロだ。
> AlphaGoはグーグルから一銭も報酬をもらってない。

わっはっはっはっはっはっはっはっは！！！！
詐欺師の桜井恵三は底なしの馬鹿だな。人工知能で言う「報酬」が金のことだと思っているのか。
こいつは予想を遥かに超えた馬鹿だわｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ

人工知能の報酬は計算で与えられるものなんだよ。人工知能にゲームを教えてるのであれば、ゲームのスコアが「報酬」。囲碁なら勝利、あるいは局面の有利さを表す指数が「報酬」
より多くの報酬(ゲームなら高いスコア、囲碁なら勝利や局面の有利さ)を得るために人工知能は最適の行動選択をするということだ。
人工知能が報酬を得ることに関する解説はいくらでもある。

「報酬の計算には setreward 関数を用います。」

「深層学習は先ほどご説明したので、まず「強化学習」を説明します。強化学習は「学習」と「行動」を繰り返すアルゴリズム（コンピュータの計算式）になります。今回の場合はロボット車が将来にわたって得られる報酬の和を最大化するために、何をすべきかを学習させる手法のことを言います。」

深層学習と強化学習が別だということもきっちり書かれているなｗ

またまた詐欺師の桜井恵三の大嘘が暴かれたｗｗｗｗｗ

28 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:09:19.56 ID:/xoUZj76.net

またまた無知を晒してるな。アホの詐欺の桜井恵三wwwwwww

> おい、このくそガキ、囲碁の達人たちによる 3,000 万を超す指は
> 行列式で表されるような簡単なものでないだろう。

一つの指し手自体はごく簡単なベクターで表される。3千万だろうが1億だろうと関係ない。
19路盤であっても、一つの指し手はたかだか 19^2*2=722 しかバリエーションがない。

この比較的単純な指し手データがニューラルネットワークへのインプットとなり、行列計算式に用いられるわけだ。

だいたい、お前は行列計算式が単純だといっているのか？2行2列の行列計算でもお前には難しすぎるんだろうが、行列計算は、m行n列(それがテンソル)をとりうるんだぞ？
お前は線形代数の知識が全く無いから、妄想も的外れすぎるんだよｗ

高校生でもわかるように簡単に書いてやったが、間抜けな詐欺師の桜井恵三には難しすぎかな？ なにせ線形代数どころか、有理数無理数さえ理解できない底なしの馬鹿だからなｗｗｗ

29 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:09:36.59 ID:/xoUZj76.net

>強化学習とは特徴量を抽出するのだ。
>その特徴からパターンが学習するのだ。

全然違うｗｗｗ またまた詐欺師の桜井恵三のデタラメだな。
詐欺師の桜井恵三は人工知能を全く知らない。

人工知能が行動を選択し、その結果から報酬を受け取るわけだが、多数の学習を通してその報酬が最も多く受けられるポリシーを学ぶのが強化学習。

また、強化学習は、学習のための適切な入力データと出力データのペアが与えられることがない。つまり強化学習は「教師なしの学習」とも言われる。

過去の棋譜のように行動に対する答えがはっきりしているわけではなく、報酬の多寡によって徐々により適切なポリシーを獲得するからだ。

パターン認識とは何の関係もない。過去の棋譜に学ぶのは教師ありの学習、つまり強化学習ではない。
間抜けな詐欺師の桜井恵三がまた無知を晒したwwww

30 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:09:55.86 ID:/xoUZj76.net

深層学習が deep learning(ディープラーニング)。強化学習は reinforcement learning。
両者を組み合わせたものは深層強化学習(deep reinforcement learninig)

深層学習が強化学習のことだというのは詐欺師の桜井恵三のデタラメ。
Google がオープンソース化した TensorFlow のホワイトペーパーでもきっちり区別されて記述されている。

We have currently implemented a number of heuristics in these subsystems,
and we’d like to have the system instead learn to make good placement decisions (perhaps using a deep neural network, combined with a reinforcement learning
objective function)

現状は多くの経験則をサブシステムに実装している。
多分将来は、客観的な機能を学習するのにディープニューラルネットワークを強化学習を組み合わせて良い判断ができるようにしたい。

http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf

現在ではディープラーニングと強化学習を別のものとして記述している。

またまた大嘘がバレた詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗ
自分のデタラメをGoogle のせいにしようとしても無駄。

31 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:10:14.19 ID:/xoUZj76.net

AlphaGo のトレーニングは、強化学習とそうでない学習の2つに分かれる。
AlphaGo の論文にもはっきり書かれている。

These deep neural networks are trained by a novel combination of supervised learning from human expert games, and reinforcement learning from games of self-play.

これらのディープニューラルネットワークは 1) 人間の達人の棋譜からの学習と、2) コンピュータ同士の対戦による強化学習 の2つの組み合わせでトレーニングされた。

http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html#access

日本語記事でもこう書いてある。

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。

これがディープラーニングにのみによるトレーニング(学習)。

そして、強化学習とディープラーニングを組合わせた深層強化学習が以下の部分。

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。

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

前半においては強化学習を行ってないことは明らか。

「ディープラーニングは強化学習のことと同じ意味だ」と妄想している詐欺師の桜井恵三の間違いがまたまた明らかにされたなｗｗｗｗ

詐欺師の桜井恵三はまたまた自爆でボコボコボコボコボコボコボコボコｗｗｗ

32 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:10:29.01 ID:/xoUZj76.net

ディープラーニングは行列式で表される機械学習の手段。
ディープニューラルネットワークが行列式で定義されることは、Wikipedia を始め、いたるところで明らかにされている。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0#.E3.83.86.E3.82.AF.E3.83.8B.E3.83.83.E3.82.AF

ディープラーニングは、人間の英語学習に使えるものではない。人間の脳が行列計算できるというのなら別だが。

それを無理やりこじつけるのは、インチキ教材を売りつけようとしている詐欺師の桜井恵三だけ。

33 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:10:46.25 ID:/xoUZj76.net

>AlphaGoはプログラムではなく、ニューラルネットワークをハードとする
>人工知能のシステムだ。
>そしてAlphaGoはクラウドを基盤とするものではない。
>ニューラルネットワークのディープ・ラーニングは計算をする事でなく、
>フィードバックを得る反復学習で、特徴を抽出してパターンを学習する。
>
>DeepZenGoも同様のシステムであり、AlphaGoと対戦する場合は
>双方ともネットやクラウドに接続せずに、対局が行われるであろう。

全部、誰でもわかる間違いだなｗ 詐欺師の桜井恵三は間違いばっかり書いて馬鹿にされるのが快感なのか？

AlphaGo はプログラム。ニューラルネットワークはソフトウェアで実装されている人工知能。
AlphaGo の基盤は Google Cloud Platform
ニューラルネットワークは数学モデルで、行列計算式で定義されている。
ディープラーニングはディープ・ニューラルネットワークで定義されるので、処理の実態は行列計算の繰り返しとなる。
フィードバックを得る演算も行列計算式であらわされて処理される。
ドワンゴの Zen もディープニューラルネットワークを採用し始めたが、これもソフトウェアで実装されている。
AlphaGo と Zen の対戦など発表もされていない。
AlphaGo はGoogle Cloud Platform のコンピューティングリソースを使用し、Zen は紅莉栖というサーバーファームのリソースを使用する。

34 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:11:06.91 ID:/xoUZj76.net

詐欺師の桜井恵三が言う「計算」はおかしいな。
詐欺師の桜井恵三はコンピュータがやる「計算」や「演算」の意味を正しく把握してないだろう。

デジタルの意味を知らなかった詐欺師の桜井恵三。
実数、虚数、無理数、有理数の意味を知らなかった詐欺師の桜井恵三。
数学の行列を知らなかった詐欺師の桜井恵三。
クラウドコンピューティングの意味を知らなかった詐欺師の桜井恵三。
ニューラルネットワークの意味を知らなかった詐欺師の桜井恵三。
ディープラーニングの意味を知らなかった詐欺師の桜井恵三。
強化学習の意味を知らなかった詐欺師の桜井恵三。
サーバーファームの意味を知らなかった詐欺師の桜井恵三。
サーチエンジンの意味を知らなかった詐欺師の桜井恵三。
more than の意味を知らなかった詐欺師の桜井恵三。
behind closed doors の意味を知らなかった詐欺師の桜井恵三。

肝心なことを何も知らずに人工知能を語ってるのが詐欺師の桜井恵三だな。

35 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:11:25.12 ID:/xoUZj76.net

> AlphaGoは３０００万回以上の達人の手でトレーニングしている。

とうとう発狂してきたな、詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗｗｗｗ
手でどうやってトレーニングするんだｗｗｗｗ
手でどうやって3千万回もトレーニングするんだ？
一回あたりの対戦が30分で済むとしても、1500万時間だ。171年間もかかるぞ。

桜井恵三は底なしの馬鹿だな。どうやって3千万回も「手で」トレーニングするんだ？
AlphaGo は171年前に開発されてたというのか？

おい、底なしの馬鹿の詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗｗ

36 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:11:43.73 ID:/xoUZj76.net

IT教育で有名な丸山教授もニューラルネットワークが行列式で表され、それをどうやって実行するかを丁寧に解説している。

数学的な表記を使うと、問題を簡潔に定式化できる。一つ ニューロン 状態だけでなく、複数 ニューロンからなる層も、一つ 式で表現できる。
ニューラル・ネットワーク 本を読んで、最初につまずくのは 、行列が出てくるあたりだと思う。ただ、ニューラル・ネッ トワーク 理解で、当面、必要なこと 、式 Y = W・XT + b が表現しているも を理解することだ。見慣れていない だけで、難しい数学で ない。
こうした表記 、数百・数千 ノードからなるニューラル・ ネットワークが満たす多数 関係式を、一つ 式で簡潔 にまとめることができる で、プログラミング上も極めて有 用である。
これまで、入力 X=[X1,X2,...,Xn] を行ベクトルとして、 Y=W・XT+b という表記を用いてきた。多く ドキュメント もこうした表記を採用している。

https://goo.gl/Q0mKfy

ここまで見せられて、ニューラルネットワークが行列式でないと言いはる詐欺師の桜井恵三は馬鹿すぎる上にキチガイだなｗ

37 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:11:57.92 ID:/xoUZj76.net

> モンテカルロ探索木でできるのは勝率の計算までだ。

またまた詐欺師の桜井恵三の大間違いだなｗｗｗｗ
それはモンテカルロ法ではない。
モンテカルロ法で算出されるのは勝率ではなくて、明確な指し手と結果だ。

詐欺師の桜井恵三はモンテカルロ法が全くわかってなかったんだなｗ
これも詐欺師の桜井恵三の大間違いリストに入れておいてやるよｗｗｗｗｗ

今日も連敗街道を驀進中の間抜けな詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗ

38 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:12:15.37 ID:/xoUZj76.net

バカ間抜けな詐欺師の桜井恵三というよりは、詐欺師の桜井恵三の間違いを指摘している賢明な人向けに書こう。

TensorFlow はライブラリでもあるし、フレームワークでもある。(ライブラリやフレームワークに厳密な定義はないので、どちらで呼んでも良い)

だから、

> ライブラリに設定するのは、それぞれの用途に応じたディープ・ラーニングのためのパラメータだよ

これはもちろん正解。さらに言うなら、その設定するパラメーターとは TensorFlow というフレームワーク上に構築するアプリケーションによって生成される。

スタック図を簡単に書くとこう。

——————
アプリケーション (囲碁プログラムなど)
—————— API
TensorFlow
—————— API
OS あるいは クラウド基盤
——————
ハードウェア (ノイマン型コンピュータ)
——————

アプリケーションが、その下側の TensorFlow に API を通して与えるのが、パラメーターということになる。

なお、TensorFlow は、ディープラーニングに必要な行列計算式を行う=ディープラーニングの実装そのものだけれども、ディープラーニングだけでなく他の用途にも使える「汎用的な」フレームワーク。

ディープラーニング以外にも(more than)使えるというところが、Google が誇っていいる部分なんだけれども、詐欺師の桜井恵三はそこを勘違いして
「ディープラーニングには使えなくて他の用途には使える」と、ほとんど真逆の勘違いをしているということ。

TensorFlow はディープラーニングの実装だと自信をもって言い切ってもらっていいよ。
なぜそう言いきれるかって？ 佐藤一憲氏にさっき確認したからｗｗｗｗｗｗ
そう、俺、○○○○の人なんだよ。

39 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:12:32.30 ID:/xoUZj76.net

茂木健一郎もPRESIDENT で桜井恵三のデタラメ理論を否定している。

> 英語習得に、マジックなどない。敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

つまり、バカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はいらないと茂木 健一郎がPRESIDENTで証言しているということか。

繰り返しは普通の学習法の基本だからな。
バカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材だけは使ってはいけないということ。

40 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:12:49.82 ID:/xoUZj76.net

詐欺師の桜井恵三が言うには Google の公式発表や開発メンバーの発言が嘘、Google の公式ブログやツイッターが全部嘘だという。

そして、証拠が一切ない詐欺師の桜井恵三のデタラメ理論だけが絶対に正しいという。

どう考えてもおかしい。
世界中で詐欺師の桜井恵三以外の全員が、詐欺師の桜井恵三が間違っていると考えるだろうな。

どうやったらそんな風に思い込めるんだ？ｗ
詐欺師の桜井恵三は頭もとことん悪いが、それ以前に病気だなｗ

41 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:13:05.15 ID:/xoUZj76.net

つまり詐欺師の桜井恵三が言うことは、証拠がなにもないわけだ。
ニューラルネットワークがソフトウェアだという証拠は山ほどあるのに、ハードウェアという証拠は一つもない。
証拠を出せと言われると、「俺はしらん。グーグルに聞け」と居直る詐欺師の桜井恵三。

誰が嘘を付いているかは一目瞭然だなｗｗｗ

42 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:13:35.52 ID:HllLTHSz.net

Google のクラウド基盤がアナログだという馬鹿は世界中で詐欺師の桜井恵三ただ一人だよ。

面白いことを教えてやろうか？ ここ数年の人工知能ブームにあわせて、ニューラルネットワーク用の専用デバイスが発売されて使われ始めている。

NVIDA という会社は社運をかけてこのニューラルネットワーク専用のハードウェアを大量に発売している。

Google も Google Cloud Platform がこのニューラルネットワーク専用ハードウェアに対応を始めるという噂もある。

嬉しいだろう？詐欺師の桜井恵三。自分のデタラメ妄想が正しかったと思えたか？

でも、残念だったな。

そのニューラルネットワーク専用ハードウェアとはな、中身はデジタルなんだよ。
そうデジタル！！

GPU コアを搭載したサーバーマシンなんだよｗｗｗｗｗ
つまり、ノイマン型コンピュータ。
お前が頼りにしていたニューラルネットワーク専用ハードウェアってのは、アナログじゃなくてハードウェアなんだよｗｗｗｗ

詐欺師の桜井恵三の妄想はまたしても打ち砕かれたなｗｗｗｗｗ

43 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:13:59.28 ID:HllLTHSz.net

「企業秘密だからハードウェア情報は一切証拠はない」
「俺は知らない。グーグルやドワンゴに聞け」
「でもニューロチップがあるのは100%間違いない」

これだけで言ってることがおかしい。
本当にニューラルチップを開発して使っているのなら、少しくらいは報道に出るはずなのに、一切出ない。

一方、Google やドワンゴの発表にはニューラルネットワークがソフトウェアであることは山のように書かれている。

詐欺師の桜井恵三がニューロチップがあるという根拠は
グーグルの発表の「AlphaGoが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”システム”」
との二語だけ。

・ニューラルネットワーク＝ニューロチップでなければならない＝ハードウェア
・システム＝ソフトウェアとハードウェアを組み合わせたものだけ
というとんでもない勘違いがそもそもの間違い

ニューラルネットワークとは数学モデルのことで、今はソフトウェアで実装されることがほとんど。
システムとは汎用的な言葉で、上記の場合は主に AlphaGo のソフトウェアスタックを指す。
AlphaGo のハードウェアは Google Cloud Platform によって仮想化されていて、ソフトウェア側からは意識せずにすむからだ。

バカゆえの勘違いがさらなる勘違いを呼び、
詐欺師の桜井恵三の馬鹿さ加減が無限に加速していくwww

44 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:14:19.79 ID:HllLTHSz.net

ディープラーニングで大量の GPU と CPU を使用して成果をだしている。
人間の脳には CPU や GPU を接続できないが、詐欺師の桜井恵三のインチキ理論どう説明するんだ？ｗｗ

つまり、ディープラーニングとはコンピュータ用の技術であり、人間の脳とは直接の関係はないんだよ。

ニューラルネットワークの説明でもはっきり書いてあるな。

ニューラルネットワーク(は、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、脳モデルとは乖離が著しくなり、生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワークとも呼ばれる。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%AB%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF

ニューラルネットワークもディープラーニングも全く知らない詐欺師の桜井恵三がいくらデタラメを書いても無駄。

45 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:14:38.86 ID:HllLTHSz.net

人工知能で言うニューラルネットワークとは数学モデルである。また、生体のニューラルネットワークとはもはや全然違う存在になっている。
Wikipedia でもはっきり書かれてるな。

英語が苦手の詐欺師の桜井恵三でも日本語なら読めるだろう。

ニューラルネットワーク(は、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、神経科学の知見の改定などにより次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワークとも呼ばれる。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%AB%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF

ニューラルネットワークは数学モデル。生体のニューラルネットワークとは別物だ。
両者が同じだと妄想する詐欺師の桜井恵三のデタラメと嘘がまたまた明らかになったな。

46 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:14:55.79 ID:HllLTHSz.net

> しかし開発にはそれなりの機材が必要で、そこで目をつけたのがドワンゴのディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」でした。
> GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、(NVDIA の)CUDA コアを搭載したGPUサーバ100台程度で構成されるそうです。
> Deep Learningで利用できるGPU環境を整えるということは、CUDA環境を整えることと同義になる場合が多いです。
> GPUを汎用演算で利用する場合、NVIDIAの場合には、CUDAを使う。ライブラリには、密行列や粗行列用の計算ルーチン、畳み込み演算などが用意されている。
> 密行列とは、行列(配列)データの構造のこと
> ディープラーニングSDKには、cuSPARSEと呼ばれる、粗行列演算ライブラリが用意されている

ドワンゴが人工知能で使うのは、NVIDA の GPU、そして提供されるディープラーニングSDKを使用して行列演算を行うということだ。
「ディープラーニングはノイマン型コンピュータで動かない」というデタラメは改めて、それも完全に否定されたな、詐欺師の桜井恵三ｗｗｗ

47 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:15:22.33 ID:HllLTHSz.net

> サーバーファームはあくまでも事前の学習トレーニングであり、
> どこでも使えるクラウドのようなものではない。
> サーバーファームはネットで使う事を前提としていない。

ぶったまげたｗｗｗｗｗ
またまた間違えてるぞ。詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗ

サーバーファームは言ってみればホスティングセンターだ。
ネットさえあればどこからでも利用可能だ。もちろん認証がいるが、それはクラウドでも同じ。
クラウドとの違いはバーチャリゼーションやスケーラビリティだ。

また、詐欺師の桜井恵三は「貸し出す」の意味が全くわかってないなｗｗｗ
物理的なマシンを運搬して貸し出すと思ってるのか？お前は何十年前の人間なんだ？ｗｗｗｗｗｗｗｗ
腹が痛いわｗｗｗｗ

更に言うなら、事前のトレーニングこそディープラーニングだぞ。トレーニングの意味がわからないのか？ ディープラーニングの learning と training が対になってるのが未だに理解できないのか？
さすが大馬鹿の詐欺師の桜井恵三だなｗｗｗｗ

このネタも今後散々からかいまくってやろう。

藁をもつかむ思いだったドワンゴまで思いっきりノイマン型コンピュータでディープラーニングしていて残念だったなｗｗｗｗ

48 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:15:47.97 ID:HllLTHSz.net

明らかな間違いを尽く指摘されて詐欺師の桜井恵三が焦りまくってるのがよくわかるなｗ
明らかな証拠を、この全てでつきつけられたからなｗ さすがのホラ吹き詐欺師の桜井恵三もこたえたんだろうｗ
「嘘だ嘘だ、そんなはずがあるわけない！」と叫んでも科学的事実は変えられない。残念だったな、詐欺師の桜井恵三。

>ディープラーニングと強化学習は別物、それを同時に行うのが深層強化学習
>ドワンゴの GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、GPUに特化したクラウド基盤とも言える
>TensorFlow は、ディープラーニング用のニューラルネットワークで今最も有名なソフトウェア
>AlphaGoはプログラム
>a close-door match =”The match was played behind closed doors. ”
>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
>Wiredのプロの翻訳家の訳も非公開になっている
>今はアナログ回路ではデジタル回路の性能には全くかなわない
>生物の種の数は研究者によって190万種だったり870万種だったりする
>離散値しか示さないから、そろばんはデジタル計算器
>音素が存在する
>πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能
> AlphaGo は対局中もGoogle Cloud Platform 利用していたということが明らかになった

49 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:16:05.40 ID:HllLTHSz.net

AlphaGo が Google Cloud Platform (つまりノイマン型コンピュータ)で動いているのがいよいよ否定できなくなって追い詰められた詐欺師の桜井恵三。
詐欺師の桜井恵三藁をもつかむ思いで頼ったのが、ドワンゴの囲碁プログラムの発表。

しかし、ドワンゴが囲碁プログラムに使う紅莉栖も、NVIDA の GPU とその環境、CUDA (つまりノイマン型コンピュータ)だと発覚した。

詐欺師の桜井恵三は「ディープラーニングは行列計算式のはずがない」と言い張っていたが、Google の機械学習の専門家佐藤一憲氏は「ディープラーニングとはつまるところ、行列計算の繰り返し」と明言し、ドワンゴが使っているハードウェアベンダーNVIDAも、「ディープラーニングは膨大な行列計算式」と明言している。

涙目だな、詐欺師の桜井恵三wwwwww

50 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:16:25.13 ID:HllLTHSz.net

ディープラーニングと強化学習は何が違うのか、知りたいのか？無知な詐欺師の桜井恵三。
俺は寛大だから少し教えてやるよ。

ディープラーニング(深層学習)は、ノードを多層に配置することにより抽象化の概念を獲得できるようにした人工知能の学習手法。
20年ほど前のコンピュータではせいぜい一層しか作れなかったのが、近年のハードウェのすさまじい進歩で、
ソフトウェアで十層以上ものノードを構築して深い抽象度を学習できるようになった。ディープラーニングの実際の処理は各ノード間の情報伝達と重み付けを表す行列計算式の集合となる。

強化学習は、人工知能にある状態を与えて意思決定をさせ、その意思決定の正しさを報酬としてフィードバックするもの。これだけだと抽象的でわかりにくいので、囲碁にたとえて説明してやる。
囲碁プログラムがある程度賢くなると、ソフトウェア同士で模擬対戦を行う。模擬対戦してその結果(勝敗)をフィードバックしてやることで、プログラムに学習させる。
しかし、それだけなら人間と変わらない。人工知能での強化学習の利点は、この「模擬戦」をコンピュータに何千万回とさせられる点だ。
馬鹿詐欺師の桜井恵三が好きな Google の AlphaGo は一週間で何千万局もの模擬戦を行ったという。
人間なら何千万局もするのに膨大な時間を費やすが、人工知能の場合はクラウドコンピューティングの恩恵を活かして並列処理で短時間で模擬戦とその成果を得ることができる。さらに、この強化学習の間、人手はいらない。まさにほうっておくと勝手に人工知能がどんどん賢くなるわけだ。
強制的に学習させるという意味で、reinforcement learning という。

深層強化学習とは、このディープラーニングと強化学習を組み合わせたもの。強化学習で学ぶ際にディープラーニングを用いているということ。
Google では、この2つが不可分だと主張する詐欺師の桜井恵三はまたしても大間違い。
たとえば、AlphaGo は、当初はディープラーニングのみを行い強化学習を行わない。AlphaGo がある程度強くなった時点で初めて強化学習を行う。

つまり、ディープラーニング＝深層「強化」学習のことだという詐欺師の桜井恵三は、ディープラーニングが何たるか、強化学習が何たるか、AlphaGo がどうやってトレーニングされているかを全く理解してないということ。

小さな間違いのようだが実は大きな間違い。詐欺師の桜井恵三のデタラメぶりがまたしても暴かれたｗｗｗｗ

これだけ丁寧に説明してやったんだから少しは感謝しろ、バカ詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗ

51 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:16:44.31 ID:HllLTHSz.net

深層学習(ディープラーニング)と強化学習は別物。

> ディープ・ラーニングは英語ではDeep Reinforcement Learning と表記される。

またまた詐欺師の桜井恵三の大間違いだｗｗｗｗｗｗ
ディープラーニングの英語は deep learning だ。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0

deep reinforcement learning の日本語は深層強化学習だ。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92

深層学習(ディープラーニング)と、強化学習は別物。同時に行うことも少なくないが、そもそも別物。

Wikipedia にもそれぞれはっきり書いてあるなｗｗｗｗｗｗ
ディープラーニングを詐欺の宣伝文句につかったくせに、ディープラーニングがなんなのかからっきし理解してなかったマヌケな詐欺師の詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗ

だからお前は馬鹿にされ続けるんだよ。
詐欺師の桜井恵三は今日も朝から晩までボコボコボコボコボコボコボコボコｗｗｗ

52 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:17:01.73 ID:HllLTHSz.net

詐欺師の桜井恵三のデタラメ「AlphaGo は Google Cloud Platform を使ってない。時々繋げてるだけだ。」

真実 -> AlphaGo の責任者ハサビス氏も Google 公式ブログも Googel Cloud Platform (ノイマン型コンピュータ)を使用していると明言。

詐欺師の桜井恵三のデタラメ「TensorFlow はディープラーニングと関係ない」

真実 -> TensorFlow は、ディープラーニングで今最も有名なオープンソースソフトウェア。人工知能をやってる研究者たちが皆口を揃えて言う。
また、TensorFlow はディープラーニングをビルトインしてると明確に公式サイトに記述されている。「ディープラーニングにとどまらず、さらに一般的なことにも使用できる」とまで書かれている。
さらに、ニューラルネットワークを用いるための Python API (つまりノイマン型コンピュータ用)に加え、サンプルコードやチュートリアルまで用意されている。
明らかに TensorFlow はディープラーニングの実装。

詐欺師の桜井恵三のデタラメ>「ドワンゴの紅莉栖は、Google Cloud Platform より優れている。」
真実 -> スケーラビリティで言えばドワンゴ紅莉栖は、 Google Cloud Platfrom に遥かに劣る。インターフェースの充実やバーチャリゼーションでも遥かに劣ると予想される。
ただし、GPU に特化しているので人工知能に関する効率性では優位かもしれない。
軽自動車がポルシェ911に比べて燃費がいいようなものだ。
どちらが上とか比較するものでもないが、一般的な性能で言えば Google Cloud Platform の方が遥かに上。
なお、ドワンゴ紅莉栖が使っているハードウェアは NVIDA の GPU であり、これはディープラーニングのための行列計算を行うためのものと明記されている。
つまり、ドワンゴの人工知能もノイマン型コンピュータで動作することが明らか。

インチキ詐欺師の桜井恵三がどんなに嘘を並べても、ディープラーニングはコンピュータ用の技術。
ニューラルネットワークは数学モデルで行列計算式まで明確に書かれてるんだから、それがハードウェアだと言いはるのは無駄。

これが、ディープラーニングの最も基本となる行列計算式。
Xi+1 = f(AiXi + Bi)

高校の線形代数を全く習ったことがない無学な詐欺師の桜井恵三は、自分がいかに的はずれなことを言ってるかすら理解してないようだがなｗｗｗ

53 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:17:17.89 ID:HllLTHSz.net

モンテカルロ法の実行も人工知能の一部だと知ってるか？ 詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗ

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%AB%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF

確率的ニューラルネット
乱数による確率的な動作を導入した人工ニューラルネットワークモデル。モンテカルロ法のような統計的標本抽出手法と考えることができる。

つまり、「モンテカルロ法の部分だけ人工知能はノイマン型コンピュータにやらせている。だから人工知能はノイマン型コンピュータを使ってない」という詐欺師の桜井恵三のデタラメ説はまたしても否定されたわけだｗｗｗｗ

54 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:17:35.02 ID:HllLTHSz.net

ドワンゴが紅莉栖を提供して協力している全脳アーキテクチャハッカソンでは、Brica が使われている。

Brica(Brain-inspired Computing Architecture:ブライカ)とは、WBA(Whole Brain Architecture:全脳アーキテクチャ)を実装するためのプラットフォーム。Javaのソースコードを元にC++及びPythonで記述されており、次のような特徴を持つ。

* Componentによる機械学習器の実装ができる。
* Moduleによる階層化ができる。
* Portを介した結合ができる。

http://brainvalley.jp/brica

やっぱり、現在の人工知能はソフトウェアで実装されているな。
またしても「専用ハードウェアでなければ人工知能は実現できない」と妄想する詐欺師の桜井恵三のデタラメぶりが暴かれてしまった。

ドワンゴの紅莉栖は GPU つまりノイマン型コンピュータ、そしてそれが使われているプロジェクトは Java / C++ / Python のソフトウェアで人工知能を実装。

どこの会社も学会も、詐欺師の桜井恵三のデタラメをはっきり否定している。

55 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:17:51.02 ID:HllLTHSz.net

あまりに低レベルの詐欺師の桜井恵三はさておき、少しまじめに解説しよう。

2010年代に始まった三度目の人工知能ブームをもたらしたのはディープラーニングと、それを可能にしたここ20年の圧倒的なコンピューティングパワーの進化である。
昔はディープラーニングを行おうにも、コンピューティングパワーを考えればせいぜい一層しか構築できなかった。
しかし、この20年でコンピューティングパワーは数百万倍にも増大し、十層を超えるディープラーニングさえ可能になった。
さらにクラウドコンピューティングの発達により、コンピューティングリソースが安価に容易に利用可能になったことも大きい。
Google や Microsoft など、世界トップクラスのクラウド基盤を持つ企業が人工知能をリードしているのは必然でもある。

ハードウェアの進化でいうならば、CPU よりも GPU の進化が注目される。GPU は本来グラフィックスのためのプロセッサだが並列処理に向いており、ディープラーニングに必要な行列計算式を大量に処理するのにより適している。
ゲーム市場の成熟に頭を悩ませていた GPU ベンダの NVIDA がここに来て人工知能に大きくシフトしはじめている。
ディープラーニングに必要な行列計算を行うための開発環境 CUDA をリリースしたのもその一環である。

ドワンゴの人工知能への参入も同じ文脈で捉えられる。ドワンゴはゲームベンダーだけあって大量のトランザクションを処理し続けてきた経験があるが、特にグラフィックス処理に特化した大量の処理を行ってきた。
ドワンゴの GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、GPUに特化したクラウド基盤とも言える。
つまり、ドワンゴが人工知能に参入するのは自然だったともいえよう。

こういう事情を全く理解せずに、記事の断片だけ読んで、尽く勘違いする詐欺師の桜井恵三は、あまりにレベルが低すぎて哀れにすらなるな。
ま、ボコボコボコボコボコボコボコボコにしてやることに変わりはないけどなｗｗｗ

56 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:18:06.12 ID:HllLTHSz.net

Google のニューラルネットワークは「手法」であり、ディープラーニングを行うためのハードウェアは CPU や GPU であることが明言されてるな。

コンピュータがこのスライドを認識する場合には、まずカメラにより撮影された画像を、複数の要素（例えば、文字、画像、数字など……）に分解し、それぞれをCPUやGPUの演算性能を利用して演算していくことで解析していく。
その時にCPUやGPUは複数の要素を同時に瞬時に解析していくため、複数の要素を脳と同じような形で演算していくニューラルネットワークという手法を利用して複合的に解析を進めていく。
ディープラーニングはコンピュータに対して大きな処理がかかるものだと強調した。
特に行列−ベクトルや、行列−行列の演算が非常に多く、GPUのように行列やベクトル演算が得意な演算器を備えている半導体での処理に向いている
http://car.watch.impress.co.jp/docs/event_repo/gtc2015/20150320_693719.html

「ニューラルネットワークはハードウェアだ！」「ディープラーニングにに行列計算は必要ないはずだ！」と言い張る詐欺師の桜井恵三の嘘がまたまた暴かれたわけだ。

詐欺師の桜井恵三、連戦連敗街道を今日も驀進中だなｗ

57 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:18:26.27 ID:HllLTHSz.net

Google の機械学習の専門家佐藤一憲氏も、ディープラーニングに社運をかける NVIDA 社もディープラーニングとはつまるところ行列計算だと明言している。

> ひとつだけ強調しておきたいのは、ニューラルネットやディープラーニングって結局は「とにかく大量の行列演算に帰結する」という点です。
http://qiita.com/kazunori279/items/981a8a2a44f5d1172856

> ディープラーニングもほとんどが行列演算
> 優れたディープラーニングのモデル、そして強力な行列演算/並列処理性能を持つGPUが重要
> 具体的にcuDNN、cuBLASという2つのCUDAライブラリを紹介した。cuBLASはGPU向けの行列演算ライブラリ
http://car.watch.impress.co.jp/docs/news/20150918_721959.html

そもそも、ニューラルネットワークの定義が行列なのだから当然だ。Wikipedia にも、ニューラルネットワークの定義は行列式ではっきり書いてある。

Xi+1 = f(AiXi + Bi)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%AB%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF

そして、ニューラルネットワークの実装例は Python (つまりノイマン型コンピュータ用のソフトウェア)を用いた行列計算の計算式で表されている。
ここまで動かぬ証拠を見せられても、ニューラルネットワークがハードウェアだとか、ノイマン型コンピュータで動くはずがないとか、行列計算しているわけがないとか言いはる詐欺師の桜井恵三はデタラメもいいところだな。

58 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:18:44.43 ID:HllLTHSz.net

Google に加えドワンゴもNVIDAも詐欺師の桜井恵三のデタラメを完全に否定した。
ドワンゴの発表は詐欺師の桜井恵三が無様なオウンゴールだったということだｗｗｗ
ここに書いてある。ドワンゴの Zen は、Maxwell世代のCUDAコア搭載したGPUサーバを採用するそうだｗｗｗｗｗ
http://japanese.engadget.com/2016/03/01/alphago-deepzengo/

詐欺師の桜井恵三は CUDA が何か全く何かわかっていないだろｗｗｗｗｗ
CUDA は NVIDA が提供している GPU 向けの開発環境。GPU 向け、わかるか？ ノイマン型コンピュータだ。

そして CUDA の特長は何か知ってるか？ NVIDA 自身が繰り返し語っている。

> ディープラーニングもほとんどが行列演算
> 優れたディープラーニングのモデル、そして強力な行列演算/並列処理性能を持つGPUが重要
> 具体的にcuDNN、cuBLASという2つのCUDAライブラリを紹介した。cuBLASはGPU向けの行列演算ライブラリ
http://car.watch.impress.co.jp/docs/news/20150918_721959.html

NVIDIA がよく発表で用いてるこのスライドを見てみろ。
http://car.watch.impress.co.jp/img/car/docs/721/959/html/22.jpg.html

ディープラーニングに使われているのは GPU 以外は全てアプリケーション(ソフトウェア)、
ここに出てくる、Caffe も Theano も Torch も Chainer もソフトウェアのフレームワークだからな。
詐欺師の桜井恵三が言い張る「ハードウェアのニューラルネットワーク」なんかどこにもない。

当たり前だ、NVIDA の言うとおり、ディープラーニングの実態はほとんど行列計算なんだからな。

ドワンゴの発表でも、またまた大嘘が暴かれた詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗ

59 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:19:01.61 ID:HllLTHSz.net

ニューラルネットワークとはつまるところ、行列計算の塊だ。
そもそもニューラルネットワークの定義が行列とベクトルの演算なのだからな。
ニューラルネットワークで一番基本的な FFNN の式がこれだ。

Xi+1 = f(AiXi + Bi)

Ai と Bi はパラメーター。Ai は行列、Bi と Xi は縦ベクトル。
縦ベクトルは1列行列のことだ。(無知な詐欺師の桜井恵三は知らないだろうが線形代数の基本。)

そもそも、ニューラルネットワークの定義が行列式なのに、
「ニューラルネットワークやディープラーニングでは行列式は必要ない！」とデタラメをぶちまけるのは馬鹿すぎるだろｗｗｗｗ

インチキ詐欺師の桜井恵三には、行列計算を使わないニューラルネットワークは何なのか、ぜひお伺いしたいものだねえｗｗｗｗ
エンジンもボディーも内装品もない自動車のようなもんだけどなｗｗｗｗｗｗ

60 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:19:17.59 ID:HllLTHSz.net

> ディープ・ラーニングとは人間のやっている強化学習の事だ。

またまたオウンゴールだな、詐欺師の桜井恵三ｗｗｗｗｗ
お前はこのたった一文で3つも間違いを書いている。

1) ディープラーニングと強化学習は別物。ディープラーニングは深層学習。強化学習は reinforcement learning この２つはあわせて使われることもあるが、そもそも別物。
人工知能が全くわかってない詐欺師の桜井恵三は意味もわからぬまま用語を切り貼りするから間違うんだよ。

2) ディープラーニングは機械学習のこと。人間の学習とは関係ない。Wikipedia にもはっきり書いてあるぞ。
「ディープラーニング deep learning は、深層学習。多層構造のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク）の機械学習の事。」
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0

3) 強化学習は機械学習のこと。人間の学習とは関係ない。機械学習の中身を知ってれば、ディープラーニング以上に人間には関係ないとわかる。しかし、全く意味もわからないまま用語を並べてるだけだから、詐欺師の桜井恵三は間違いまくるんだ。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92

たった一文で3つの間違いｗｗｗｗ 何もわかってないことがまるわかりだな、詐欺師の桜井恵三ｗｗｗ
お前は一体何回オウンゴールを決めるんだｗｗｗ
生きていてよく恥ずかしくならないなｗｗｗｗ

61 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:24:32.59 ID:+9GUQm4G.net

コンピュータ用語でよく出てくるサポートの意味がまったくわかってないな、詐欺師の桜井恵三。
涙目の詐欺師の桜井恵三に止めをさしてやろうか。

「ある製品が、特定の技術や機能、規格、仕様などに対応している（または、組み込まれている、利用できる）ことを「サポートする」「サポートしている」と表現する」
http://e-words.jp/w/%E3%82%B5%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88.html

support という超基本的な英単語の意味さえろくに知らない詐欺師の桜井恵三ｗｗｗ
お前は悲惨すぎるわ。インチキ英語教材売ってる場合じゃないぞ。
中学レベルから英語を勉強しなおせｗｗ

62 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:24:54.92 ID:0ksBdSN7.net

We have described TensorFlow, a flexible data flowbased programming model,
as well as single machine and distributed implementations of this programming model.

TensorFlow は、プログラミングモデルの *実装* でもあるとはっきり書いてあるなw またまたオウンゴールだな、詐欺師の桜井恵三ｗ

実装、つまり単なるモデルであるだけではなくて、動くライブラリ/フレームワークってことだ。
ソースコードやチュートリアルまでついているのに、実装がないと妄想する詐欺師の桜井恵三はアホすぎだな。
英語力がゼロに等しいから、こういうオウンゴールを繰り返すんだよ、詐欺師の桜井恵三。

63 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:38:38.02 ID:matrma5Q.net

TensorFlow の White Paper を読めば読むほど、TensorFlow はニューラルネットワークの実装だとわかるなｗｗｗ
そして、詐欺師の桜井恵三が嘘がとんでもないデタラメだとわかる。

The system is flexible and can be used to express
a wide variety of algorithms, including training and inference
algorithms for deep neural network models

we have built TensorFlow, our second-generation
system for the implementation and deployment of largescale
machine learning models

For scaling neural network training
to larger deployments, TensorFlow allows clients to
easily express various kinds of parallelism through replication
and parallel execution of a core model dataflow graph

システム(TensorFlow)は、多様なアルゴリズムの表現に柔軟に使える。その中にはディープニューラルネットワーク用の学習や推論アルゴリズムを含む。

私たちは TensorFlow を作った。TensorFlow とは、大規模な機械学習モデルの実装と展開のための第二世代のシステムのことだ。

ニューラルネットワークの学習を規模を拡大して大規模に展開するために TensorFlow はレプリケーションを行うことで
クライアントが容易に多様な並列性を表現してデータフローグラフの中核を並列的に実行させる。

http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf

読めば読むほど TensorFlow はディープニューラルネットワークの実装だとわかるな。ここまで詳しく書いているのに、TensorFlow はニューラルネットワークでないと言うのは無理がありすぎるぞｗ

引用するからにはリンク元もつけろ、インチキがバレるのが怖いのか？ 間抜け詐欺師の桜井恵三。

64 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:38:58.00 ID:matrma5Q.net

詐欺師の桜井恵三は Google の機械学習の専門家である佐藤一憲氏を侮辱しているな。

> くそがき、笑わせるな
> 佐藤はCloud Platform以外、人工知能もニューラルネットワークもほとんど理解していない
> 単なるGoogle Cloud Platformチームのデベロッパーの宣伝要員だ。
> 偽の人工知能の専門家である佐藤一憲

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1456619847/514
http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1456619847/538

佐藤氏は機械学習チームの一員だ。本人がそうはっきり書いている。

> Googleにおいて機械学習やデータ処理プロダクトを担当するUSやUKのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリスト）が集まるData & Analyticsというチームがあり、
> そのチームでTech Leadを担当しています。
http://qiita.com/kazunori279/items/981a8a2a44f5d1172856

Tech Lead といえば技術的な責任者だ。その佐藤氏をただの「宣伝要員」とまで侮辱する詐欺師の桜井恵三は Google に訴追される可能性もあるだろうな。

根拠もなく Google の専門家を侮辱している詐欺師の桜井恵三。
とりあえず、Google 佐藤一憲氏には一報をいれておく。

65 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:39:05.46 ID:matrma5Q.net

TensorFlow はディープラーニングを組み込んでいると明確に書いてあるな。
こんな簡単な英文も理解できない詐欺師の桜井恵三は悲惨だな。この英文和訳も酷い。more than の意味を完全に逆に間違えてるぞｗｗｗｗｗ

”TensorFlow has extensive built-in support for deep learning, but is far more general than that ”

桜井の妄想> TensorFlow は、ディープラーニングのためのサポートが多く組み込まれており、一般的なものよりずっと多く含まれている、
桜井の妄想> 組み込まれているのは”ディープラーニングのためのサポート”だ。ディープラーニングの実装とはまったく別の意味だ。

勘違いだらけの詐欺師の桜井恵三のために、まずコンピュータ関係に多い英語を解説してやろう。

built-in: 「組み込み」「内蔵」という意味。つまり、そのまま何もしなくても使えるということ。
http://e-words.jp/w/%E3%83%93%E3%83%AB%E3%83%88%E3%82%A4%E3%83%B3.html
support: 「対応している」という意味。
http://e-words.jp/w/%E3%82%B5%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88.html

つまり、TensorFlow はディープラーニングを内蔵していると言っている。そして、is far more general than that は、「それ(ディープラーニング)以上に遥かに汎用的」だという意味だ。

桜井の誤訳「一般的なものよりずっと多く含まれている」は酷すぎるな。more than が全く逆の意味になっているぞ。
原文は more general than that (もっと一般的)なのに、詐欺師の桜井は「一般的なものより多く」と誤訳している。完全に真逆の間違いだ。

さらに解説を続けてやろう。TensorFlow に関して Google はこう発表している。

While DistBelief was very successful, it had some limitations. It was narrowly targeted to neural networks.
http://googleresearch.blogspot.com/2015/11/tensorflow-googles-latest-machine_9.html

TensorFlow was originally developed ... for the purposes of conducting machine learning and deep neural networks research, but the system is general enough to be applicable in a wide variety of other domains as well.
https://www.tensorflow.org/

TensorFlow の前身である DistBelief は大成功だったがいくつかの問題もあった。その一つは、ニューラルネットワークに特化しすぎているということだった。
TensorFlow は、元々機械学習とディープニューラルネットワークの研究をするために作られたが、システム(TensorFlow)は、十分に汎用的であるので、種々の別の領域にも適用することができる。

つまり、TensorFlow は機械学習とディープニューラルネットワークのためのものだが、それ *以外の* 目的にも使える。それを more general than that (さらに一般的)と言っているわけだ。
詐欺師の桜井恵三のように more than の意味すら間違えてるようじゃ、わかるわけもないだろうがなｗ
詐欺師の桜井恵三は中学生レベルの英語からやり直せｗ インチキ英語教材売ってる場合じゃないぞｗ

66 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:39:21.76 ID:matrma5Q.net

詐欺師の桜井恵三が想像以上に馬鹿で英語力がなくて驚いた。
まさか dataflow graph をデータの流れの「図表」と誤解しているとは想像だにできなかった。

詐欺師の桜井恵三の英語力不足は深刻だな。
graph (名詞)には2つの意味がある。

1. 図表。(「線グラフ」「棒グラフ」がその一例)
2. データ構造の一種。ノード（頂点）群とノード間の連結関係を表すエッジ（枝）群で構成されるデータ型を表す。(social graph がその一例)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95_(%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%A7%8B%E9%80%A0)

英語を知ってる人間なら、この2つの意味があるのは常識。
データ構造の話をしているのに、「図表の可視化のことだ！」と騒ぐ詐欺師の桜井恵三はあまりに的外れで哀れだな。

詐欺師の桜井恵三、こんな勘違いしてまで生きてるのが恥ずかしくないのか？ｗｗ

67 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:39:38.85 ID:matrma5Q.net

詐欺師の桜井恵三> 大事なソフトを Google がオープンソースにするはずがない！

しかし、Google 公式のビデオで詐欺師の桜井恵三のデタラメが尽く否定されてるな。

シニアリサーチサイエンティストの Greg Corrado たちがはっきり言っている。
https://youtu.be/oZikw5k_2FM?t=137

研究用のツールと製品用のツールが別々なのは意味が無い。一つのツールであれば、研究者が試したイカしたアイデアがうまくいけば、直に製品に組み込むことができる。コードを書き直すことなく、ね。

研究者間の共同作業やコミュニケーションを円滑にすることも TensorFlow の目的だ。一箇所で研究者が開発したアイデアを試して、すぐに別の場所の誰かにコードを送る。すると世界の何処かで誰かが使えるようになる。

TensorFlow をオープンソースにすることで研究者たちが助かるし、努力するスピードもあがると思う。
我々は、世界で最も優れた機械学習インフラストラクチャを持ってると考えてる。そして、それを他者に共有できる立場にある。
だから、それを実行したいんだ。

かっこいいよなあ。世界で最も優れたインフラストラクチャを持っているから、
あえてオープンソースにして世界中の研究者たちのしごとがはかどるようにしてくれたわけだ。

アドバンテージをもっていたら隠すものとばかり考えている詐欺師の桜井恵三とは真逆のカッコよさだ。

そして、桜井恵三のデタラメと真逆に、TensorFlow が機械学習であり、ニューラルネットワークの実装であることが明らかだな。

詐欺師の桜井恵三はまたしても大惨敗ｗｗｗｗ

68 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:40:00.32 ID:matrma5Q.net

詐欺師の桜井恵三> 大事なソフトを Google がオープンソースにするはずがない！

しかし、Google 公式のビデオで詐欺師の桜井恵三のデタラメが尽く否定されてるな。

シニアリサーチサイエンティストの Greg Corrado たちがはっきり言っている。
https://youtu.be/oZikw5k_2FM?t=137

研究用のツールと製品用のツールが別々なのは意味が無い。一つのツールであれば、研究者が試したイカしたアイデアがうまくいけば、直に製品に組み込むことができる。コードを書き直すことなく、ね。

研究者間の共同作業やコミュニケーションを円滑にすることも TensorFlow の目的だ。一箇所で研究者が開発したアイデアを試して、すぐに別の場所の誰かにコードを送る。すると世界の何処かで誰かが使えるようになる。

TensorFlow をオープンソースにすることで研究者たちが助かるし、努力するスピードもあがると思う。
我々は、世界で最も優れた機械学習インフラストラクチャを持ってると考えてる。そして、それを他者に共有できる立場にある。
だから、それを実行したいんだ。

かっこいいよなあ。世界で最も優れたインフラストラクチャを持っているから、
あえてオープンソースにして世界中の研究者たちのしごとがはかどるようにしてくれたわけだ。

アドバンテージをもっていたら隠すものとばかり考えている詐欺師の桜井恵三とは真逆のカッコよさだ。

そして、桜井恵三のデタラメと真逆に、TensorFlow が機械学習であり、ニューラルネットワークの実装であることが明らかだな。

詐欺師の桜井恵三はまたしても大惨敗ｗｗｗｗ

69 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:40:04.68 ID:matrma5Q.net

詐欺師の桜井恵三が騒いでる Data Flow Graph に関して公式サイトの解説を読んでみた。

Data flow graphs describe mathematical computation with a directed graph of nodes & edges. Nodes typically implement mathematical operations, but can also represent endpoints to feed in data, push out results, or read/write persistent variables.
Edges describe the input/output relationships between nodes. These data edges carry dynamically-sized multidimensional data arrays, or tensors. The flow of tensors through the graph is where TensorFlow gets its name. Nodes are assigned to computational devices and execute asynchronously and in parallel once all the tensors on their incoming edges becomes available.

Data flow graph とはノードとエッジでできた指向性を持ったグラフの数学的計算を表す。ノードとは、数式演算の実装であるが、データフィードのエンドポイント、つまり結果を入れ、持続データの読み書きをするところである。
エッジは各ノード間の入出力の関係を表現する。これらのデータエッジは、可変長の多次元行列、つまりテンソルを運搬する。グラフにそってテンソルは流れるのだが、そこでテンソルは名前を獲得する。
ノードは計算可能なデバイスに割り当てられ、エッジ上の全てのテンソルが利用可能となったところで非同期かつ並列で実行される。

これって、ニューラルネットワークそのもののこと。ディープラーニングの実態が行列計算(テンソルの演算)であることは、Google の人工知能の専門家である佐藤一憲氏も明言している。
http://qiita.com/kazunori279/items/981a8a2a44f5d1172856

詐欺師の桜井恵三は、またまたオウンゴールなわけだｗ
data flow graph の意味がさっぱりわからず、ニューラルネットワークと別物だと思っていたら、実は data flow graph はニューラルネットワークそのもののことであったということ。

70 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:40:28.74 ID:matrma5Q.net

Google の公式ページの TensorFlow の解説が詐欺師の桜井恵三の嘘を完全に否定している。

Our internal deep learning infrastructure DistBelief, developed in 2011, has allowed Googlers to build ever larger neural networks and scale training to thousands of cores in our datacenters.

(TensorFlow の前身である) DistBelief で、Google 社員はデータセンターでより大きなニューラルネットワークを構築することが可能になった。

Google のデータセンターにおいてあるのは全てノイマン型コンピュータ。つまり、Google のニューラルネットワークはノイマン型コンピュータの上で動くソフトウェアとまた証明された。
詐欺師の桜井恵三が狂ったように繰り返す「ニューラルネットワーク＝ハードウェア」は大嘘だってことだ。

It was narrowly targeted to neural networks.

(TensorFlow の前身である) DistBelief は、ニューラルネットワークに特化しすぎていた。

つまり、DistBelief とその後身である TensorFlow はニューラルネットワークそのものだということだ。(TensorFlow はそこに機能をさらに加えている。)

TensorFlow -- our second-generation machine learning system

TensorFlow は、我々の第二世代の機械学習システム。

TensorFlow が機械学習システムだと明言されてるな。

TensorFlow has extensive built-in support for deep learning, but is far more general than that

TensorFlow は、ディープラーニングを完全に組み込んでおり、それ以上の汎用性もあります。

TensorFlow がディープラーニングの実装だとはっきり書いてある。

Our engineers use it to infuse Google Search with signals derived from deep neural networks,

Google のエンジニアはそれ(TensorFlow)を利用して、ディープニューラルネットワークから得られる信号をGoogle 検索に取り込んでいます。

http://googleresearch.blogspot.com/2015/11/tensorflow-googles-latest-machine_9.html

Google の本社がシアトル!!!!(シアトルは町どころか、州も全然違うわ！）だとか妄想する詐欺師の桜井恵三は Google のことは微塵もわかってない。
そして、Google の公式発表は、詐欺師の桜井恵三の唱える妄想を完全に否定している。

71 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:41:23.63 ID:matrma5Q.net

Google が公開しているTensorFlow のチュートリアルを眺めてると、ディープ・ニューラルネットワークが完全に組み込まれてるとわかるな。

https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/tutorials/index.html

Image Recognition
Recurrent Neural Networks
Convolutional Neural Networks

画像認識、リカレントニューラルネットワーク、畳込みニューラルネットワークが実行可能だ。チュートリアルでさえ、な。

これらの全てが平易なプログラミング言語である Python で実行できる。(内部は C++ のライブラリ)
どっからどうみても、Google のニューラルネットワークはソフトウェアでしかもノイマン型コンピュータで動作しているな。

詐欺師の桜井恵三は、ここまではっきり見せられてもまだわからないのか？ｗ
Google の公式ページはお前のデタラメを完全に否定しているぞ。

72 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:41:39.63 ID:matrma5Q.net

詐欺師の桜井恵三の言っていることは滅茶苦茶。
ITが少しでもわかる人間が聞けば「この桜井恵三は頭がおかしい」ってすぐにわかるレベル。
都合のいいところだけ、GPU や CPU, Google Cloud Platform だけ繋いで使うとか、全くコンピューティングがわかってない証拠。
GPU や CPU はそれ単体では全く動かない。メモリなどの他の部品と一緒にボードに組み込んでサーバーとしてようやくハードウェアとしてのパッケージになる。
そしてサーバーにはOSが必要。クラウド環境として使用するならクラウド基盤が必要。
そして、クラウド基盤だけでは何も動かない。その上に目的別のアプリケーションが必要なわけだ。
詐欺師の桜井恵三のデタラメ説では、このボードについてもメモリーについても全く説明がない。OS にも汎用インフラについても全く説明がない。
ニューラルネットワークという数式モデルだけが出てくるが、ニューラルネットワークは数式モデルであり、実装レベルではアプリケーションのフレームワーク部分にすぎない。
つまり、1) ハードウェア 2) OS 3) 汎用インフラ 4) アプリケーション・フラームワーク 5) アプリケーション
の五層うち、たった一層 4) のアプリケーション・フレームワークの説明しか無い。
五層必要なはずなのに、たった一層しか存在しないのが詐欺師の桜井恵三が唱えるデタラメ理論。
そんな無茶苦茶なデタラメを信じる人間はいない。

そもそもだ。ディープラーニングは機械学習用の技術。それが人間の学習に使えるというのがおかしすぎる。
詐欺師の桜井恵三の妄想説によれば、人工知能は人間の脳そっくりだから人工知能用の技術が人間の脳でも使えるということらしいが、それであれば人間の脳が必要に応じて Google Cloud Platform や GPU や CPU と接続したり切り離したりできることになる。そんな馬鹿な話はない。
詐欺師の桜井恵三は頭が悪すぎて全く自覚がないだろうが、彼が書いているのはまさにデタラメ。
科学的どころか論理的に矛盾だらけのデタラメ。

こんなデタラメを毎日書きなぐる人間を信じる必要はない。
詐欺師の桜井恵三は金を払った人間に教材も送らない本物の詐欺師であることだし、そろそろ本格的なお仕置きをしないといけない。

73 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:41:56.07 ID:matrma5Q.net

詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材の詐欺にあったと思う方へのお知らせ。

1.ネット通販詐欺で入金してしまったらすぐ警察と銀行へ！

ネット通販詐欺にはいくつかのパターンがありますが、大半は「銀行振込で代金を前払いしたのに、商品が届かない」というパターンです。
該当する場合はすぐに警察と銀行に相談してください。それ以外のネット通販詐欺の特徴は、「3.詐欺の疑いがある通販サイトの特徴」にまとめました。

1-1.まず警察に被害届を出す

詐欺被害に遭った場合、一番最初にすべきことは警察へ被害届を出すことです。事件として扱われることで、「振り込め詐欺救済法」の対象となり、被害額を戻してもらえる可能性へつながります。
被害届を出す際は、詐欺被害の経緯をまとめておくとスムーズです。あわせて商品購入のメールや画面キャプチャ、振り込みの控え、メールのやりとりなどを揃えましょう。
被害届は警察署に行くか、都道府県別のサイバー犯罪対策窓口を利用するとよいでしょう。警察が被害届の受理に消極的なケースもあるようですが、
金額の大小にかかわらず被害を届け出るべきです。誰かが被害届けを出さなければ、銀行側が犯人の口座を凍結することはできません。
同様に被害が少額だからといって泣き寝入りするのは、犯人の思うツボです。騙されたことが間違いないなら、事件として扱いましょう。

こちらは都道府県別のサイバー犯罪対策窓口です。なるべく早いタイミングで相談しましょう。

https://japan.norton.com/netshopping-swindle-941
https://japan.norton.com/blog/wp-content/uploads/2014/08/netsagi09.png

74 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:42:15.03 ID:matrma5Q.net

詐欺師の桜井恵三はディープラーニングが何たるか全くわかってないな。ディープラーニングで実際にやっていることは膨大な行列計算式だ。
お前はGPUの中で化学物質が変化してディープラーニングしてるとでも妄想しているのか？
こんな幼稚な知識で最先端のAlphaGoを語る、このバカニート詐欺師詐欺師の桜井恵三のアホらしさ。
ディープ・ラーニングのニューラルネットワークと実行するハードウェアの違いすら分からない、人工知能に関して完全に無知の状態の詐欺師の桜井恵三。
そんな馬鹿で無知な詐欺師の桜井恵三が AlphaGo を語るのは1万年早い。

インチキ英語教材もさっぱり売れず、たった10人の顧客に教材も送らず詐欺を実行。
そろそろ刑務所行きか？ｗｗｗｗ

75 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:42:35.29 ID:matrma5Q.net

ディープラーニングで実行されているのは膨大な行列計算ということを詐欺師の桜井恵三は全く理解していないな。
TensorFlow がやっているのは、まさにディープラーニングのその中核部分なんだよ。

TensorFlow のサイトには、明確に機械学習とディープニューラルネットワークを実行するために開発されたと書いてある。

for the purposes of conducting machine learning and deep neural networks research

https://www.tensorflow.org/

Wikipedia にも、TensorFlow は機械学習のためのライブラリだとはっきり書いてある。

TensorFlow is an open source software library for machine learning

詐欺師の桜井恵三のデタラメはまた全否定されたなww

> どう見ても「テンソルフロー」は機械学習システムではないだろう。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1456619847/446

機械学習で最も有名なライブラリが、機械学習のためのものではでないとか、
詐欺師の桜井恵三のデタラメぶりは相変わらずだな。

76 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:42:50.97 ID:matrma5Q.net

Wikipedia(英語)
ttps://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo
＞AlphaGo is a computer program developed by Google DeepMind to play the
board game Go.

Wikipedia(日本語)
ttps://ja.wikipedia.org/wiki/AlphaGo
＞AlphaGo（アルファご）は、Google DeepMindによって開発されたコンピュータ
囲碁プログラムである。

ディープマインド社公式
ttp://www.deepmind.com/alpha-go
＞In October 2015, our program AlphaGo won 5-0 in a formal match against
＞the reigning 3-times European Champion, Fan Hui, to become the first
program
＞to ever beat a professional Go player in an even game.
＞ In this paper we describe our Go program, AlphaGo.

＞our program AlphaGo
＞the first program
＞our Go program, AlphaGo.

いたるところでAlphaGoはプログラムだと書いてあるぞ
一方桜井が主張するようなハードウェアだという記述はどこにもない

77 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:43:06.72 ID:matrma5Q.net

> AlphaGoはアプリでもプログラムでもない。
> AlphaGoはナローAI、つまり人工知能であり、ハードとソフトの総合システムだ。

この2行だけで矛盾しているな。ソフトがあるのにプログラムがないというのが大きな矛盾だとわからない時点で馬鹿すぎるんだよ、詐欺師の桜井恵三。

また、「総合システム」なんて言葉はない。無知で馬鹿だからありもしない言葉を勝手につくりだすんだろうな、詐欺師の桜井恵三は。

78 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:43:31.26 ID:matrma5Q.net

朝から無知と負けを晒している詐欺師の桜井恵三。
昨日の東大の人工知能専門のポスドクから追加のコメントがあったので載せてやろう。

そうです。汎用人工知能は現状では実用段階ではないのです。

例えば、チューリングテスト（チャットによる会話でコンピュータが人間らしく振る舞えるか）も、
限定的な条件下でしかクリアしていません。Siriを想像してもらえればいいと思います。
また、AIで東大入試をクリアするといったプロジェクトもありますが、
それも人間の普段の行動に比べるとかなり限定的なタスクです。

汎用AIの実現にはフレーム問題など多くの課題があります。
ディープラーニング程度の脳でしたら、
既存の相当単純な構造のシステム(クラウド・コンピューティングは相性がよいです)で実現できます。
しかし、汎用AIは相当複雑なシステムが必要になります。

汎用AIがすでに実用化していて、ディープラーニングのような弱いAIが研究段階というそのおかしな人(※ 詐欺師の桜井恵三のこと)は
現実をちょうど逆に勘違いしていますね。

79 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:43:57.69 ID:matrma5Q.net

今日、東大のポスドクで人工知能を専門にする人とランチをする機会があった。詐欺師の桜井恵三には想像もつかない人脈だろうが、俺はこの手の人に会う機会がよくある。

この東大の人工知能専門のポスドクも詐欺師の桜井恵三のデマカセを全面的に否定した。

ニューロチップもデジタルです。情報伝達に離散値を使うことはありますが、それはデジタルであってアナログではないです。
専用デバイスは全部アナログだと考えてる人がいる？ 少なくとも私が出てる学会にそんな頭のおかしな人はいないです。

ディープラーニングがすすんだのは、やはりコンピュータの進化が大きいです。
1層モデルなら学習も3,4コアで十分なので昔のコンピュータでもまにあうのですが、多層になるとコアが最低でも数十以上必要になります。
チップに数十コア載せれる GPU の存在はありがたいですし、それらを仮想的にスケールしてくれるクラウドコンピューティングの貢献は絶大です。
ここ数年の人工知能の盛り上がりはディープラーニングが主役ですが、それはやはりクラウドコンピューティングが出てきたおかげです。

ディープラーニングで GPU にさせる処理は演算です。行列計算をひたすら行います。学習には計算がいらないと考えている人がいる？
もしかしたら世界の何処かにそんな変わった研究をしている人がいるのかもしれないですけど、少なくともそれをディープラーニングと呼ぶ人はいないでしょうね。
ディープラーニングの実態は極めてデジタルな行列計算の繰り返しです。

ディープラーニングといえば今はやはり Google がオープンソース化した TensorFlow が主流です。
ハードウェア？ 当然普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)ですよ。専用デバイスでないとディープラーニングできないと思ってる人は何も知らない人でしょう。

ディープラーニング自体はもう研究分野としては枯れた領域になってきてます。
Google は画像検索どころか翻訳や自動運転でも使ってるくらいですし、実用化された技術です。もう研究分野としては熱い領域ではなくなりつつあります。
また、ディープラーニングはビッグデータとクラウドコンピューティングのようなコンピュティングリソースが必要なので普通の研究者では企業とはりあえないですし。
ディープラーニングを英語学習に使う？ それ、意味がわからないですｗ そこまで勘違いが酷い人に人工知能の話をしても時間の無駄ですよ。

TensorFlow で、ディープラーニングの大抵のことはできます。簡略版というわけではなくて、フレームワーク部分のみを切り出したということです。
ただし、TensorFlow はあくまでフレームワークなので、個々の目的があるなら、自分でアプリケーションを加える必要があります。

人工知能の専門家が尽く詐欺師の桜井恵三の珍妄想を否定している。
嘘をつき続けても無駄だ、詐欺師の桜井恵三wwww

80 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:44:26.83 ID:matrma5Q.net

最先端IT教育で有名な丸山不二夫教授も詐欺師の桜井恵三のデタラメを完全に否定している。

https://drive.google.com/file/d/0B04ol8GVySUubjVsUDdXc0hla00/view

嘘つき桜井> 人工知能はアナログのはずだ。
丸山教授> (人工知能における)ニューロンの働きは1か0かのディジタル・スタイル

嘘つき桜井> TensorFlow はニューラルネットワークではないはずだ。
丸山教授> TensorFlow を使った、ニューラル・ネットワークの実装のスタイルを紹介する。(プログラミング言語は Python)
TensorFlow グラフが有用なのは、一つの同じグラフで、様々な複雑なニューラル・ネットワークを表現できるからである。
手書き文字の認識(手書き文字を人工知能が認識)の例(を示す)

日本のIT教育の最高峰の教授にもデタラメを明確に否定された詐欺師の桜井恵三www
お前がいくら嘘を言い張ってもだめだ。大学関係者も完全にお前の嘘を否定している。

81 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:44:40.30 ID:matrma5Q.net

Google の機械学習チームの Tech Lead が詐欺師の桜井恵三のデタラメを尽く否定している。

http://qiita.com/kazunori279/items/981a8a2a44f5d1172856

嘘つき桜井> Google には人工知能の専門家の日本人は居ないはずだ。
Google 佐藤氏 -> ブログを書いた佐藤一憲氏は機械学習チームの Tech Lead

嘘つき桜井> 人工知能の分散処理は一台のコンピュータで行われるはずだ。
Google 佐藤氏 -> 「データセンター内の数万台のサーバー」で分散する。

嘘つき桜井> Google は人工知能を実用化していない
Google 佐藤氏 -> 「4年前から大規模サービスで(人工知能)を投入。画像分類、音声認識、OCR や自然言語処理など(に使用している。)」「つまりGoogleにおいては、ディープラーニングはすでに「研究開発中のこれからの技術」ではなく「安定運用期に入り成熟した技術」です。」「すでに皆さんが毎日使っているGoogle検索やGoogleフォトに投入済みの実開発事例です。」

※ 余談だが、Google は人工知能を自動運転にも応用していると言われる。

嘘つき桜井> 人工知能は演算処理はしない。
Google 佐藤氏 -> 「やってることはひたすら行列演算です。」

Google の人工知能の専門家に尽くデタラメを否定された詐欺師の桜井恵三www
お前がいくら嘘を言い張ってもだめだ。Google は完全にお前の嘘を否定している。

82 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:45:09.58 ID:GcBPV0I+.net

７１才のよぼよぼジジイ詐欺師の桜井恵三の唯一の楽しみは醜い孫とのスカイプ会話ではありません。

無学で、無教養で、学習意欲さえもないバカニート詐欺師の桜井恵三は
いやと言う程、ぼこぼこぼこぼこにされることです。

インチキ教材で集めた生徒に若い、若いと言われるのが夢でしたが
現実にはインチキ英語教材は誰にも売れませんでした。
数十万部売れると恥ずかしい嘘をついていたので、バカニートとしてぼこぼこにされる詐欺師の桜井恵三です。

バカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ詐欺に引っかかる人がでないよう、これからも毎日を桜井恵三をぼこぼこにするよう、よろしくお願いします。

詐欺師の桜井恵三は英語もだめ、人工知能も IT も全くわからず、知ったかぶりしてもすぐに嘘がバレ、タブレットも使いこなせず、もちろん女にももてません。
得意なことは唯一嘘つきですが、馬鹿だらかすぐに見抜かれてぼこぼこにされます。

悲惨な詐欺師の桜井恵三を今後もぼこぼこにしてください。

83 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:46:47.52 ID:GcBPV0I+.net

馬鹿か？インチキ詐欺師の桜井恵三。
コンピュータがハードウェアだけで動いたりソフトウェアだけで動くわけがないだろ。
どんなコンピュータにはソフトウェアとハードウェアの双方が必要。

ハードウェアだけで動くコンピュータ・システムや、ソフトウェアだけで動くコンピュータ・システムがあると妄想してる時点でお前は頭が悪すぎる。
そんなことすら今までわかってない詐欺師の桜井恵三は超絶レベルに馬鹿で的外れなんだよ。

コンピュータ・システムにハードウェアとソフトウェアの双方が必要なことは、お前以外の誰もがわかっている。そしてその上でハードウェアとソフトウェア、そしてそのソフトウェアの中でどういう役割分担がされているかを考察している。

何も考えずにシステムが闇鍋状態でゴッチャ煮になってると妄想しているのは馬鹿詐欺師のお前くらいだ。

84 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:47:03.80 ID:GcBPV0I+.net

狂った詐欺師の桜井恵三の敗北宣言だな。

囲碁の名人だと言い張るから囲碁のルールを説明しろと言ったら、唐突に走って逃げ出したようなものだ。

システムが理解できるのなら図くらいすぐに描けるはずだ。
描けないのはインチキバカ詐欺師の桜井恵三がハードウェアとソフトウェアの関係も、ソフトウェアのスタックのことも何にもわかってないからだ。
何一つ頭のなかで整理されてないから、図を描けと言われても線一本描くことすらできない。

そもそもデジタルとアナログの区別もついていないインチキ詐欺師の桜井恵三が人工知能を語るのは無理がありすぎる。
猿がロケット工学を語るようなものだ。

数十万部売れると豪語してたインチキ英語教材もさっぱり売れずに敗北。
AlphaGo も全く説明できずに、関係ないコピペばかり。
詐欺師の桜井恵三は今日もボコボコボコボコボコボコボコボコボコボコにされて負けまくりだなｗ

85 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:47:19.78 ID:GcBPV0I+.net

インチキ英語教材の販売終了wwwwwwwwww

数十万人に売れるはずのインチキ英語教材は、自作自演分の14人にしか売れませんでした!!!!!wwww

数十万人とぶちあげたのに、実際には自作自演の分だけｗｗｗｗｗｗ

お笑いだよなあ、詐欺師の桜井恵三ｗ
インチキ英語教材が売れるわけないけどなｗ

ディープラーニングで英語学習とか言ってる時点で怪しさ満点。
わかってないのは、詐欺師の桜井恵三本人だけだってことがまたしても証明されたな。

どう言い訳するんだ？ テスト販売だったとかまた姑息に誤魔化すんだろうｗ
テスト販売なら必死で宣伝するはずないのになあｗｗｗｗｗｗｗ

またまた世界が詐欺師の桜井恵三のインチキぶりを認定したということだｗｗｗｗｗ

86 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:47:43.02 ID:GcBPV0I+.net

またまた盛大な勘違いを露呈しているな、大馬鹿の詐欺師の桜井恵三ｗｗｗ

> GoogleのAIはが汎用AIではなく、ナローAIを追求している。
> つまり、汎用的なAIではないから、
> 汎用的なGoogle Cloud Platform を基盤して動くものではない。

全く逆だ。Google の AI は narrow AI だから、ノイマン型コンピュータにより適しているのだ。

また、Google Clooud Platform のいう汎用性と、AI でいう汎用性は全く別物。
Google Cloud Platform の汎用性とは、英語でいえば、General Purpose つまり既存のアプリケーションが動作するということだ。
それらのアプリケーションはノイマン型コンピュータ、つまり普通のデジタルコンピュータで動作する。
つまり、ノイマン型コンピュータのアーキテクチャの中での汎用性の話だ。これは Amazon EC2 でも、Microsoft Azure でも同じだ。

一方、AI で言う汎用性とはいわゆる強いAIのことだ。
弱いAI(AlphaGo もそれに当たる)が特定の問題解決を行うための人工知能なのに対して、
強いAIは Artificial General Intelligence つまり認知能力に汎用性が汎用性があるといことだ。

全く全然別の話だ。英語で general purpose computing と、artificial general inteligence は全然違うのだが、
英語が微塵もできない詐欺師の桜井恵三は日本語訳の「汎用性」が同じだから、同じだと思ったのだろう。

詐欺師の桜井恵三が英語も全くできず、コンピュータのこともまるで理解していないことがまたまた暴かれたなｗｗｗｗ

87 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:48:02.64 ID:GcBPV0I+.net

コンピュータを全く知らずに嘘の上塗りをし続ける詐欺師の桜井恵三のために作ってやったぞ。
これが AlphaGo のスタック図だ。
桜井恵三にもわかるように簡単に描いてある。
http://i.imgur.com/EyxD9ZI.png

これを見れば、ハードウェアとソフトウェアの関係が、マヌケな詐欺師の桜井恵三でもわかるだろう。

一方、これが詐欺師の桜井恵三が妄想している AlphaGo の図だ。
http://i.imgur.com/6ckHCff.png

はっきりいって滅茶苦茶だ。

なぜこんなにこんがらかるかというと、詐欺師の桜井恵三はハードウェア、ソフトウェアの階層構造(スタックあるいはレイヤ)というものを全く理解していないからだ。
見えるものしか理解できないから、何もかもがハードウェアだと思い込む。
ニューラルネットワークという言葉を聞いて、中身を全く理解できないから言葉だけみてハードウェアのネットワークのことだと思い込む。

デジタル回路とアナログ回路の区別がついていないから、同一マシンのなかで混在するという狂った妄想をする。

また、Google Cloud Platform を根本的に勘違いしていて、接続すればコンピュータのパワーが一時的にあがるとでも思い込んでいるんだろう。複雑なコンピューティングリソースを単純な電力発電あたりと勘違いしているのだろう。
クラウドコンピューティングはあくまで基盤であり、その上でアプリケーションが動作することを詐欺師の桜井恵三は微塵も理解していない。

詐欺師の桜井恵三は頭が悪すぎて、スタックという考えが理解できないから、詐欺師の桜井恵三の妄想するデザインは滅茶苦茶になるのだ。

反論するなら、自分が考える AlphaGo のシステム図を描いてろ、コンピュータ音痴のくせに知ったかぶりだけはしたがる詐欺師の桜井恵三。

88 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:48:16.97 ID:GcBPV0I+.net

>>学習能力のないバカ
>ここを読んだ人なら、それが誰であるかは自明の事だ。

そうだ。
詐欺師の桜井恵三が学習能力でない馬鹿であることは自明だ。
このスレを最初から読んだ俺が生き証人だ。

桜井恵三の相手の方はコンピュータの知識もあり、どのレスも常識的な判断を書いている。
桜井恵三は勘違いと妄想ばかりで嘘ばっかり書いている馬鹿だ。

89 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 09:55:00.64 ID:GcBPV0I+.net

詐欺師の桜井恵三が、またまた無知を晒しているな。

> 俺のPCも、スマホも、タブレットもクラウド上で動いている。

お前のPCもスマホもタブレットもクラウド上では動いていない。
クラウド環境はお前の手元にはないんだよ。本当に馬鹿だな、詐欺師の桜井恵三ｗｗｗ

お前はクラウドコンピューティングが微塵もわかっていないｗｗｗ

90 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:01:36.27 ID:KYxd2Gb+.net

英語はディープ・ラーニングの宣伝よろしく頼むわ！！

91 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:03:19.28 ID:KYxd2Gb+.net

２ｃｈの勢いランキング

1位 new 日本の英語教育を改革20 桜井恵三の詐欺教材に注意 [無断転載禁止]©2ch.net 57 4713
2位 ↓-1 TOEIC公開試験各回統一スレ219 [無断転載禁止]©2ch.net 766 524
3位 ↓-1 日本の英語教育を改革19 桜井恵三の詐欺教材に注意 [無断転載禁止]©2ch.net 605 299

92 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:07:41.49 ID:KYxd2Gb+.net

TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれているもウソ。
強化学習をする AlphaGo にとっての最大の報酬は、盤上の自陣を最大化することもウソ。
AlphaGo がある程度強くなった時点で初めて強化学習を行うもウソ。
たとえば、AlphaGo は、当初はディープラーニングのみを行い強化学習を行わない、もウソ。
ディープラーニングと強化学習は別物、それを同時に行うのが深層強化学習もウソ。
ドワンゴの GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、GPUに特化したクラウド基盤とも言えるもウソ。
TensorFlow は、ディープラーニング用のニューラルネットワークで今最も有名なソフトウェアなんだがもウソ。
AlphaGoはプログラムもウソ。
a close-door match =”The match was played behind closed doors. ” だろ もウソ。
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？ もウソ。
Wiredのプロの翻訳家の訳も非公開になっているもウソ。
今はアナログ回路ではデジタル回路の性能には全くかなわないらしいもウソ。
生物の種の数は研究者によって190万種だったり870万種だったりするもウソ
俺のウソを暴いたもウソ。
離散値しか示さないから、そろばんはデジタル計算器なんだよ もウソ。
音素が存在するもウソ。
πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能ウソ。
それを対局中もGoogle Cloud Platform 利用していたということが明らかになったもウソ。

バカニートの言う事は全部がウソ。

93 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:08:31.90 ID:KYxd2Gb+.net

まもなく７２才のよぼよぼジジイの唯一の楽しみは可愛い孫とのスカイプ会話ではありません。

無学で、無教養で、無金で、無能で、早漏で、女経験さえもないバカニートを
いやと言う程、何度もぼこぼこすることです。

私には４人の子供がいて、自慢はだれ一人２ｃｈをやっていません。

多くの生徒にジジイは若い、若いと言われるのは、
このバカニートぼこぼこにあります。

バカニートの皆様、これからも若さ維持のため、
毎日を敬老の日としてよろしくお願いします。

私は英語、人工知能、IT、タブレット、女、どれも現役であり、
非常に得意としております。

ぼこぼこぼこ。 また今日もボコ。

94 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:09:24.86 ID:KYxd2Gb+.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

95 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:10:40.75 ID:KYxd2Gb+.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

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
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に囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁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
勝つ方法を学習するのです。

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。

96 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:29:36.65 ID:kUWXzmoV.net

　　
http://adultpero.cyberherp.com/archives/1833.html

エ口エ口ギャルｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ

97 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:48:36.97 ID:Of//68IA.net

>>学習能力のないバカ
>ここを読んだ人なら、それが誰であるかは自明の事だ。

そうだ。
詐欺師の桜井恵三が学習能力でない馬鹿であることは自明だ。
このスレを最初から読んだ俺が生き証人だ。

桜井恵三の相手の方はコンピュータの知識もあり、どのレスも常識的な判断を書いている。
桜井恵三は勘違いと妄想ばかりで嘘ばっかり書いている馬鹿だ。

98 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:48:53.23 ID:Of//68IA.net

コンピュータを全く知らずに嘘の上塗りをし続ける詐欺師の桜井恵三のために作ってやったぞ。
これが AlphaGo のスタック図だ。
桜井恵三にもわかるように簡単に描いてある。
http://i.imgur.com/EyxD9ZI.png

これを見れば、ハードウェアとソフトウェアの関係が、マヌケな詐欺師の桜井恵三でもわかるだろう。

一方、これが詐欺師の桜井恵三が妄想している AlphaGo の図だ。
http://i.imgur.com/6ckHCff.png

はっきりいって滅茶苦茶だ。

なぜこんなにこんがらかるかというと、詐欺師の桜井恵三はハードウェア、ソフトウェアの階層構造(スタックあるいはレイヤ)というものを全く理解していないからだ。
見えるものしか理解できないから、何もかもがハードウェアだと思い込む。
ニューラルネットワークという言葉を聞いて、中身を全く理解できないから言葉だけみてハードウェアのネットワークのことだと思い込む。

デジタル回路とアナログ回路の区別がついていないから、同一マシンのなかで混在するという狂った妄想をする。

また、Google Cloud Platform を根本的に勘違いしていて、接続すればコンピュータのパワーが一時的にあがるとでも思い込んでいるんだろう。複雑なコンピューティングリソースを単純な電力発電あたりと勘違いしているのだろう。
クラウドコンピューティングはあくまで基盤であり、その上でアプリケーションが動作することを詐欺師の桜井恵三は微塵も理解していない。

詐欺師の桜井恵三は頭が悪すぎて、スタックという考えが理解できないから、詐欺師の桜井恵三の妄想するデザインは滅茶苦茶になるのだ。

反論するなら、自分が考える AlphaGo のシステム図を描いてろ、コンピュータ音痴のくせに知ったかぶりだけはしたがる詐欺師の桜井恵三。

99 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:49:11.43 ID:Of//68IA.net

詐欺師の桜井恵三が、またまた無知を晒しているな。

> 俺のPCも、スマホも、タブレットもクラウド上で動いている。

お前のPCもスマホもタブレットもクラウド上では動いていない。
クラウド環境はお前の手元にはないんだよ。本当に馬鹿だな、詐欺師の桜井恵三ｗｗｗ

お前はクラウドコンピューティングが微塵もわかっていないｗｗｗ

100 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:49:25.29 ID:Of//68IA.net

> AlphaGoはThe distributed version なら1202 CPUs and 176 GPUsだから
かなりの計算力もある。

つまり、AlphaGo はノイマン型コンピュータで動作しているということか。
馬鹿詐欺師の桜井恵三でもようやく事実に気づいたか?ｗｗｗｗ

101 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:49:39.02 ID:Of//68IA.net

もう一度詐欺師の桜井恵三の惨めな敗北を確定しておく。

もはやどんなに言い訳しても無駄だ。
詐欺師の桜井恵三がつきたおしてきた嘘は、Google の発表により完全に否定されている。
3月の対局発表で嘘が明らかになったのは詐欺師の桜井恵三だった。

詐欺師の桜井恵三> AlphaGo は Google Cloud Platform を使っていない。
-> 使っていると Google / DeepMind の CEO 自らが発表した。

“During the matches, the AlphaGo is to be operated on the GoogleCloud,” said the CEO,

詐欺師の桜井> 対局中はネットワーク接続されていない。
-> ネット接続されると再度明言された。

詐欺師の桜井> 対局中は Google Cloud Platform を利用しない。
-> 対局中は Google Cloud Platform を利用すると明言された。

詐欺師の桜井> 対局は Google のオフィスで行われる。
-> フォーシーズンズホテルで行われると発表された。

ディープラーニングがコンピュータ用の技術であることを知らなかったことにはじまり、
嘘の上塗りをしてごまかし続けてきたが、そのたびに大嘘が暴かれてきた。
詐欺師の桜井恵三の嘘の上塗りの変遷は以下のとおりである。

(詐欺師の桜井)「ディープラーニングで英語学習ができる」
(反論) ディープラーニングは人工知能、つまりコンピュータ用の技術であり、人間に使うものではない。

(詐欺師の桜井)「人工知能は特別なアナログコンピュータでノイマン型コンピュータ(普通のデジタルコンピュータ)とは違うはずだ。」
(反論) 現代の人工知能のほとんどはノイマン型コンピュータで動いている。

(詐欺師の桜井) 「人工知能がノイマン型コンピュータで動くはずがない。ニューラルネットワークという専用ハードウェアで動いているはずだ。」
(反論) 「ニューラルネットワークはソフトウェアのことを指す。Google のニューラルネットワークもソフトウェアで構築されている。」

(詐欺師の桜井) 「Google が開発した碁用の人工知能 AlphaGo も専用ハードウェアで動いているはずだ。」
(反論) Google は AlphaGo は Google Cloud Platfrom (ノイマン型コンピュータ)をフルに活用していると発表している。

(詐欺師の桜井) 「AlphaGo は Google Cloud Platfrom を学習で使っているだけだ。対局中は使ってないにきまってる。だから対局中はネット接続してないはずだ。」
(反論) Google は対局ではネット接続しているし、対局中 Google Cloud Platform を使うと明言した。

インチキ詐欺師の桜井恵三がどんなに嘘をついても無駄なのだ。
コンピュータ知識もゼロの詐欺師の桜井恵三が妄想を繰り広げても嘘はすぐに暴かれる。観念しろ。

102 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:49:52.21 ID:Of//68IA.net

どこまでも無知を晒すインチキ詐欺師の桜井恵三。

> グーグルの基盤(Google Cloud Platform)を使うなら
> 回線なしで、どこでも使えるはずだ。

Google Cloud Platform は、ネットワークがなければ利用できない。
クラウドテクノロジーがなんたるか微塵も理解してない詐欺師の桜井恵三。

ソフトウェア基盤がマザーボードか何かと思い込んでいる超絶バカが詐欺師の桜井恵三。

クラウドテクノロジーを微塵も理解してないウルトラ馬鹿の詐欺師が背伸びして人工知能を語ろうとしても無駄。

103 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:50:06.05 ID:Of//68IA.net

> グーグルの拠点ならgoogle cloud platformが使える。

おいおい、詐欺師の桜井恵三はクラウドが全くわかってないな。
Google Cloud Platform はネットが繋がる限りどこでも利用可能。
Google 社員以外は、Google のオフィスの外で利用している。

Google Cloud Platform がハードウェアと思い込んでいる無知で間抜けな詐欺師の桜井恵三。
またまた無知と嘘がばれたな。

104 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:50:21.62 ID:Of//68IA.net

馬鹿な詐欺師の桜井恵三がまたまた墓穴を掘った!!
Google X が、ハードウェアやネットワークだと思いこんでいる詐欺師の桜井恵三!!

> Google Xラボ:
> 16,000のプロセッサーと10億ものコネクションによるネットワークのこと。

残念ながら、Google X とは、Google の部署名だ。Google が持株会社制になってからは、その持株会社 Alphatbet 傘下の一会社という位置づけだ。

Google X became a direct independent subsidiary of Alphabet at this time.

部署/会社をハードウェアやネットワークだと妄想している詐欺師の桜井恵三!!
毎日無知を晒す馬鹿詐欺師の桜井恵三!!

105 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:50:38.71 ID:Of//68IA.net

英語のできない桜井みたいなバカのためにGoogleが日本語で
非公開って書いてくれているんだからちゃんと文字を理解しろよw

公式が出している文章を否定して別の解釈をするって
ナニサマのつもりだよwww

ttp://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/alphago.html
＞この対局は、昨年 10 月に非公開で行われ、AlphaGo が 5 対 0 で勝利を納め、
＞コンピュータープログラムが、初めて囲碁のプロ棋士に勝利しました。

ttp://googleresearch.blogspot.jp/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html
＞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.

106 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:50:52.14 ID:Of//68IA.net

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1455703808/421
＞ニューラルネットワークを使っているからネットを使っていることは明白。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1455703808/718
＞ネットにつなげる必要性すらない。

桜井恵三は認知症なので
自己保存の本能に従って
このような矛盾に気づく事なく
ウソを繰り返す

107 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:51:05.52 ID:Of//68IA.net

クラウドコンピューティングがハードウェアだと思い込んでいた馬鹿が詐欺師の桜井恵三。
クラウドコンピューティングを利用すればハードウェアを用意せずに済むことも理解できない無知な詐欺師の桜井恵三。

108 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:51:23.91 ID:Of//68IA.net

またまたインチキ詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれた。

桜井恵三の大嘘
> ポルシェ自身がポルシェ911をスポーツカーと呼ぶことはない。
http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1455703808/574

ポルシェ社の Web サイト
> 4WDスポーツカーのニュー911カレラ4
http://www.porsche.com/japan/jp/aboutporsche/pressreleases/pj/?pool=japan&id=361986&lang=jp

ポルシェ自身がスポーツカーと呼んでいるなwwwwwwwwwww

毎日朝から晩まで大嘘を突き倒すインチキ詐欺師が桜井恵三。
Google Cloud Platform で動作していると発表されている AlphaGo を謎のハードウェアで動いていると言い張ったり、
コンピュータ用の技術であるディープラーニングを人間の英語学習に使えると言い張ったり、
最初から最後まで大嘘をつきまくっているのが詐欺師の桜井恵三。

109 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:51:35.64 ID:Of//68IA.net

またまた無知を晒している馬鹿な詐欺師の桜井恵三。
Google Cloud Platform と、distributed (system) は同じ製品名の別の名前ではない。
ましてや、distributed などという製品名は存在しない。

Google Cloud Platform で製品名であり、その特徴の一つが distributed system ということだ。
ポルシェ911をスポーツカーと呼ぶことがあるが、別にスポーツカーという名前の車種ではない。
クラウドコンピューティングも分散処理も人工知能も一切理解できずに妄想だけをふくらませている詐欺師の桜井恵三の嘘がどんどん暴かれるな。

110 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:51:59.25 ID:Of//68IA.net

またまた無知を晒している馬鹿な詐欺師の桜井恵三。
Google Cloud Platform と、distributed (system) は同じ製品名の別の名前ではない。
ましてや、distributed などという製品名は存在しない。

Google Cloud Platform で製品名であり、その特徴の一つが distributed system ということだ。
ポルシェ911をスポーツカーと呼ぶことがあるが、別にスポーツカーという名前の車種ではない。
クラウドコンピューティングも分散処理も人工知能も一切理解できずに妄想だけをふくらませている詐欺師の桜井恵三の嘘がどんどん暴かれるな。

111 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:52:11.98 ID:Of//68IA.net

> Google Cloud Platformは単なるＣＰＵ貸ではない

はああああああ？ 「CPU貸し」ってなんだ？
インチキ詐欺師の桜井恵三がまた奇怪な用語を捏造したのか？
クラウドコンピューティングも分散処理技術も人工知能も全く理解していないド素人の桜井恵三が知ったかぶりをするからこうなる。

Google の AlphaGo が対局で使用していたのは Google Cloud Platform。
詐欺師の桜井恵三が嘘の上塗りをすればするほどぼろが出る。

112 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:52:25.01 ID:Of//68IA.net

対局に使用しされたのは分散型の AlphaGo つまり、Google Cloud Platform を使用したということ。
AlphaGo はノイマン型コンピュータではないとう詐欺師の桜井恵三のとんでもない嘘はまたしても暴かれた。

>Finally, we evaluated the distributed version of AlphaGo against Fan Hui,
>AlphaGo won the match 5 games to 0

"distributed version of AlphaGo"と明記されている

桜井恵三のウソ
>FanHuiと対局したAlphaGoって単体版なんだよね
>その通り。

113 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:52:38.89 ID:Of//68IA.net

インチキ詐欺師の桜井恵三の大嘘がまたまた暴かれた。今更隠そうとしても無駄だ。

> GPUはその特性から見れば、 ノイマン型コンピュータに使うものと言うルールも その必然性もない。
> お前はニューラルネットワークでは使えないと思っているのか。

インチキ詐欺師の桜井恵三の主張

ディープラーニングで人間が英語学習を効率良くできる。
-> 嘘。ディープラーニングはコンピュータ用の人工知能技術の一部である。ディープラーニングに「ラーニング」という単語が入っているから人間の学習スキルと桜井恵三は妄想したらしい。

ディープラーニングはノイマン型コンピュータでは実現できない。
-> 嘘。ディープラーニングの大半はノイマン型コンピュータ(普通のコンピュータ)で動作する。多くのライブラリも提供されており、柔軟にリソースを確保できるクラウドコンピューティングを使うのが一般的になっている。

ディープラーニングを行っているニューラルネットワークはハードウェアである。
-> 嘘。ニューラルネットワークは機械学習のための手法であり、最近はソフトウェアで実装されることが一般的。ハードウェアにはリソースを柔軟に確保できるクラウドコンピューティングを使うことが多い。ニューラルネットワークは言葉に「ネットワーク」と入っているので桜井恵三はハードウェアのことだと妄想したらしい。

ディープラーニングでよく使用される GPU (Graphics Processing Unit)は、非ノイマン型コンピュータ、つまりアナログコンピュータで使用される。
-> 大嘘。GPU はノイマン型コンピュータのために開発されたユニットで、まさにデジタル処理である浮動小数点演算が得意な集積回路。アナログコンピュータの中で使用することは、そもそも原理上からして不可能。

コンピュータに全く無知で言葉尻から的はずれな妄想しているだけの詐欺師の桜井恵三。
お前の嘘と勘違いは全て暴かれている。

そもそもGPUが脳そっくりのアナログコンピュータで使われているということは、桜井恵三のインチキ理論によれば、人間の脳には GPU が組み込まれているということになるなｗ

114 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:52:54.74 ID:Of//68IA.net

> 事実がなくても、証拠がなくても、言い続けると真実なると思う、アホな韓国人。
> 日本にはそんな人間いない、（２ｃｈは朝鮮人が多いけど）。

インチキ在日詐欺師の桜井恵三のことだな。
自分で自分がよくわかっているようだ。

115 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:53:07.83 ID:Of//68IA.net

> 回線がつながっていたら、どうやって世界にAlphaGoが単独で勝った証明できるのだ？
> どうみても、インチキのゲームと言う事になる。
> それなら対局するな、世界を騒がせるな。

詐欺師の桜井恵三は自分で説明もできない言いがかりをつけているだけだ。
AlphaGo をインチキ呼ばわりしているクズが詐欺師の桜井恵三だ！

116 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:53:20.09 ID:Of//68IA.net

電王戦のレギュレーションと AlphaGo の対局のレギュレーションが同じだとどこに書いているのだ？
インチキ詐欺師の桜井恵三は全くあげられない。
なぜなら、インチキ詐欺師の桜井恵三によるでっちあげだからだ!!

117 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:53:33.83 ID:Of//68IA.net

詐欺師の桜井恵三はクラウド・システムが分散処理できないと大嘘をつく。
分散並列処理を現代世界でも最もスケーラブルに行うことができるのがクラウド・システムであり、その代表格が Google Cloud Platform であることを無知で馬鹿な詐欺師の桜井恵三は知らないと見える。

言えば言うほど嘘がばれ、無知とでっちあげがバレる詐欺師の桜井恵三。
書けば書くほどボコボコボコボコのボロボロにされる三流詐欺師だ。

118 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:53:47.52 ID:Of//68IA.net

詐欺師の桜井恵三はクラウド・システムが分散処理できないと大嘘をつく。
分散並列処理を現代世界でも最もスケーラブルに行うことができるのがクラウド・システムであり、その代表格が Google Cloud Platform であることを無知で馬鹿な詐欺師の桜井恵三は知らないと見える。

言えば言うほど嘘がばれ、無知とでっちあげがバレる詐欺師の桜井恵三。
書けば書くほどボコボコボコボコのボロボロにされる三流詐欺師だ。

119 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:54:00.99 ID:Of//68IA.net

AlphaGo は対局時でもネット接続を必要としている。
それを「準備中だけだ」と無理矢理曲解しようとしていた詐欺師の桜井恵三だが、またまた嘘が暴かれた。

＞When AlphaGo plays the world champion in South Korea,
＞ Hassabiss team will use the same setup, though they’re constantly working to improve it.
＞ That means they’ll need an Internet connection to play Lee Sedol.
＞ “We’re laying down our own fiber,” Hassabis says.
＞Hassabiss team will use the same setup

ttp://www.wired.com/2016/01/in-a-huge-breakthrough-googles-ai-beats-a-top-player-at-the-game-of-go/

「セットアップと書いてあるからネットは準備の段階だけで使う」と言っていたが
詐欺師の桜井恵三の大ウソがまた暴かれた。

対局にネット接続が必要だと明言されている。
詐欺師の桜井恵三の大嘘がまたまたバレた。

そろばんでも人工知能でもボコボコのボコボコにされる情けない詐欺師の桜井恵三www

120 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:54:14.36 ID:Of//68IA.net

AlphaGo の責任者であるハサビス氏が AlphaGo は対局中もネットを使用していることを明言している。

ハサビスのチームは韓国で行われるイ・セドルとの勝負でも同じセットアップを使う予定だ。つまり、インターネットに接続する必要がある。ハサビスは「独自に回線を設置するつもりです」と話している。

英語力に乏しい詐欺師の桜井恵三は、
behind the closed door （非公開という意味の熟語）を「ネット接続されてない」と妄想していただけ。

ttp://wired.jp/2016/01/30/googles-ai-beats-go-champion/
＞ディープマインドのAI「AlphaGo （アルファ碁）」は2015年10月、
＞欧州大会を3度制した樊麾（Fan Hui）に非公開で勝負を挑んだ結果、
＞5戦5勝と圧倒した

Wiredの記事も「非公開」になっている。
ブロの翻訳家を雇っている Wired も詐欺師の桜井恵三の嘘を暴いたということだ。

AlphaGo は、ネットにつながってないと言い張っていた詐欺師の桜井恵三のウソがまたまたバレた。

121 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:54:27.65 ID:Of//68IA.net

「はずだ」というのは、部外者でド素人に過ぎない詐欺師の桜井恵三の勝手な妄想及び願望に過ぎない。
Google の AlphaGo がノイマン型コンピュータである Google Cloud Platform を使用していることは Google 自身の発表によって明らかになっている。
また、詐欺師の桜井恵三が妄想したように「ネットワークから完全に切り離された環境」というのも、AlphaGo 責任者の発言によって明確に否定されている。
詐欺師の桜井恵三は、behind the closed door は「非公開で」と言う意味の熟語すら意味を知らずに妄想をしていたことが明らかとなった。

> ディープマインドの共同創業者で最高経営責任者（CEO）のデミス・ハサビス
> ハサビスによると、ディープマインドのシステムは適切な数のGPUチップを
> 備えた1台のコンピューター上で十分に動かすことができる
http://wired.jp/2016/01/31/huge-breakthrough-google-ai/

GPU を備えているのはノイマン型コンピュータ。
ディープ・ラーニングが専用デバイスでないと動かないと妄想している詐欺師の桜井恵三の間違いがまたまたバレた。

ディープ・ラーニングはコンピュータ用の技術であり、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。
流行り言葉をむりやり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。

122 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:54:40.16 ID:Of//68IA.net

カナダ・ダルハウジー大と米ハワイ大870万種とした論文を発表した。つまり、生物種の数は少なくとも確定してはいない。
詐欺師の桜井恵三はでっち上げがまたしても明らかとなったということだ。

カナダ・ダルハウジー大（Dalhousie University）と米ハワイ大（University of Hawaii）の研究チームは、既に知られている生物種を数学的に検討し、870万種と予測した。論文を掲載した同誌は、「これまでで最も正確な予測」だと評価している。

　予測によれば、動物が777万種、植物が29万8000種で、これまでに発見・分類されたのは動物が95万3434種、植物が21万5644種にとどまっている。カビやキノコなどの菌類は約61万1000種で、このうち既知のものは4万3271種。アメーバーなどの原生動物は約3万6400種、クロミスタは2万7500種だった。

123 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:54:54.78 ID:Of//68IA.net

どう見ても、狂ってるのが詐欺師の桜井恵三で、その他大勢は冷静に静観している。
ウソを並べてぼこぼこと楽しんでいるのだから、もうあっちの世界にいっている詐欺師の桜井恵三。
健常者には理解のできない世界が、桜井恵三ワールド。。
詐欺師の桜井恵三のブサイク極まりない３才の孫でもウソを言うと恥ずかしそうな、悲しそうな顔になるだろうにな。
現状さえも把握できない、基地外バカニートがキチガイ詐欺師の桜井恵三。
それでも２ｃｈに書きたいのか？
どうぞ、どうぞ書いてくれ、それでも桜井恵三の詐欺を暴けるから、いくらでも書け。
そしたら俺たちがこうやってボコボコにしてやるから。
ここには詐欺師の桜井恵三がボコボコにされるのを見たい人もたくさんいる。

124 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:55:09.70 ID:Of//68IA.net

音素は言語学者によって定義が違うのだから、数が違うのは当たり前だ。
数が確定していなくても存在するのは明らか。
生物の種の数は研究者によって190万種だったり870万種だったりするが、その数にばらつきがあるからといって、「地球上に生物がいない」と主張するのは滑稽でしか無い。

音素も同じである。音素は存在する。その数が言語学者によって異なるだけだ。
しかも、音素の定義は言語ごとに慣例的におおむね決まっている。
それにもかかわらず、音素がないと主張する詐欺師の桜井恵三の屁理屈はネジ曲がりきっている。

音素は存在する。数も言語学ごとにほぼ確定している。
そして、それを否定する詐欺師の桜井恵三は大嘘つきの詐欺師ということである。

詐欺師の桜井恵三は、素人に馴染みがない用語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、売りつけようとしている悪質な詐欺師である。

125 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:55:23.29 ID:Of//68IA.net

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1455477946/70

テンプレが増えると詐欺師の桜井恵三が泣きそうになることがわかった。
また、テンプレが増えるだろうw

前スレでも45個のテンプレが提示されてインチキ詐欺師の桜井恵三が半泣きになっていた。

>>110 から >>155 がテンプレ
http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1455238218/160

大量のテンプレで前スレも今スレも泣きそうになってる詐欺師の桜井恵三www

詐欺師の桜井恵三は馬鹿だからボコボコにされるネタを自分でまく間抜け。
詐欺師の桜井恵三は、これからもっとボコボコにされる。
ボコボコのボコボコでボロボロの桜井恵三。
安心しろ、もっとボコボコにしてやるからwww

126 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:55:37.34 ID:Of//68IA.net

ボコボコにされてボロボロの間抜けな詐欺師桜井恵三が、またとんでもない無知を晒したww

> 比率は比率であり、数字ではない、単なる比率だ。
> 比率は数字や分数や定数を使う。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1455238218/558

語れば語るほどボロが出る馬鹿すぎる詐欺師の桜井恵三wwww

数字も分数も定数も数字だ。
だいたい、数字が数字でないってどういうことだ？

詐欺師の桜井恵三、お前、馬鹿すぎて自分が何を言ってるのかもわからなくなってるだろ。
インチキ詐欺師のお前は馬鹿すぎるなwwww

127 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:55:50.34 ID:Of//68IA.net

πが数字でないだと??????
そして、比率は数字でない?????

またまた無知な詐欺師の馬鹿桜井恵三が間抜けぶりを晒してるなwwwwwwww

> πは比率であり、数字で表現できない。
> アホ、比率だから数字で表現できない事は多く存在する。
> πは数字で表現できないから、デジタルでもアナログでも扱う事はできない。
http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1455238218/508

>πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能。

> 円周率は数字で表現できない
> 数字をアナログでも扱う事はできない。

> パイは円周率だ。数字で表現すると無理数となり表現できない。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1455238218/535

πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能。

πもわからないバカ詐欺師の桜井恵三がデジタル計算機を語るのは無理だ。
ソロバンがデジタル計算機であることも一生分からないだろう。

バカニート詐欺師の桜井恵三の答えはいつも最初からいい加減で嘘だらけ。

数字が何かもわかってない無知な詐欺師の桜井恵三には一生理解できまいww

128 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:56:04.46 ID:Of//68IA.net

計算尺は数字をアナログで扱うが、そろばんは離散したデータとして扱う。
そろばんの珠はスライドするが、中間値をとらないのがその証左。

つまり、計算尺はアナログ計算機であり、そろばんはデジタル計算機。
デジタルの定義すらわからないインチキ詐欺師の桜井恵三の嘘がまた暴かれた。

Wikipedia にも、ソロバンが扱うデータはデジタルだと明記されている。

> そろばんはディジタル計算機（器）である。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%8A%E3%83%AD%E3%82%B0%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%A9%9F

> はっきりと区別できる2以上の状態で表現されているデータ（例： そろばんの玉など）は、どれもデジタルと呼ぶことができる。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB

ソロバンがデジタル計算機であることは
５０００年間も変わってない。
科学的正しさの証明、そして、詐欺師の桜井恵三が完全に誤っていることの証明ともいえる。

129 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:56:17.02 ID:Of//68IA.net

嘘つき詐欺師の桜井恵三は嘘に嘘を重ねるからどんどん答えに窮する。
何も答えられなくなって、狂ったようにコピペを繰り返すばかり。
詐欺師の桜井恵三はボコボコに叩かれている。
さらに嘘を上塗りするから、これからはもっとボコボコにされる。
バカニート詐欺師の桜井恵三はもう、ぼこぼこ、ぼこぼこ、ぼこぼこ、ぼこぼこでやり放題にボコボコにされる。ボコボコボコボコｗｗｗｗ

詐欺師の桜井恵三が嘘つきなのは、みんなが知っている事実だ。
今回もまたバカニート詐欺師の桜井恵三のウソつきを再度証明できた。
バカニート詐欺師の桜井恵三の嘘はまた暴かれた。
詐欺師の桜井恵三がウソを何度書いてもウソだ。

生物の種の数が違うというのも嘘。
-> 研究者によって190万種だったり870万種だったりする。

ソロバンが扱うデータがアナログ計算機というのもウソ。
-> 離散値しか示せないソロバンはデジタル計算機である。

音素が存在しないというのもウソ。
-> 多くの言語学者が音素の存在を認め、その上で理論を構築している。

πは実数ではなく、数字でないというのもウソ。
-> 円周率πは無理数である。つまり実数であり、当然数字でもある。

πをソロバンで扱うことができるというのもウソ
-> 有限の桁数しか表示できないソロバンでは無理数であるπは表示できない。

計算尺ではπを扱えないというのもウソ
-> 計算尺によっては、πを示す位置がある。

整数はデジタルでないというのもウソ
-> 離散した数値でデータを表すのがデジタル。整数に離散しているのは明確にデジタルである。

そろばんの珠はスライドするので、連続値を示すというのもウソ
-> ソロバンの珠は中間値を使わない。珠がどちらかに寄った状態の数字しかとらない。

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ないというのもウソ。
-> Google の発表に Google Cloud Platform (ノイマン型コンピュータ)を利用していると明記されている。

AlphaGo の対局中に、Google Cloud Platform 利用していていないのうのもウソ。
-> AlphaGo の責任者ハサビス氏がはっきりネットを利用していると明言している。桜井恵三は behind the door (非公開に)という熟語すら知らずに誤読していたことも明らかとなった。

バカニート詐欺師の桜井恵三の言う事は全部がウソ。
バカニート詐欺師の桜井恵三の言う事は初めから最後までがウソ。

インチキ英語教材の効果ももちろん大嘘。
俺、ちょっと詐欺師の桜井恵三をぼこぼこにし過ぎたかな？
バカニート詐欺師の桜井恵三が相手だと、ついつい気合いが入り過ぎる。

130 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:56:30.10 ID:Of//68IA.net

詐欺師の桜井恵三が、いくらこじつけても無駄。
そろばん協会の誰もソロバンが扱うデータがアナログなど言っていない。詐欺師の桜井恵三がいくら曲解しても無駄。
関係ないコピペを狂ったようにしても無駄。

詐欺師の桜井恵三の嘘は暴かれている。
ソロバンは離散した数字を扱っている。つまりソロバンはその古さに関わらず、デジタルな計算機と言える。

Wikipedia にも、ソロバンが扱うデータはデジタルだと明記されている。

> そろばんはディジタル計算機（器）である。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%8A%E3%83%AD%E3%82%B0%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%A9%9F

> はっきりと区別できる2以上の状態で表現されているデータ（例： そろばんの玉など）は、どれもデジタルと呼ぶことができる。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB

日本珠算連盟もアナログ機器でディープ・ラーニングができるなど全く言っていない。

AlphaGoと同じニューラルネットワークが必要など、一言も述べられていない。

ソロバンが処理しているデータがデジタルであることは、完全に確定している。
詐欺師の桜井恵三がいくら曲解しても無駄。

131 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:56:43.39 ID:Of//68IA.net

ソロバンを扱う人、教える人は全員がソロバンをアナログ計算機とは呼ばない。
ソロバンがデジタル計算機であるといたるところで明言されている。

Wikipedia にも、ソロバンが扱うデータはデジタルだと明記されている。

> そろばんはディジタル計算機（器）である。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%8A%E3%83%AD%E3%82%B0%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%A9%9F

> はっきりと区別できる2以上の状態で表現されているデータ（例： そろばんの玉など）は、どれもデジタルと呼ぶことができる。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB

日本珠算連盟もアナログ機器でディープ・ラーニングができるなど全く言っていない。

AlphaGoと同じニューラルネットワークが必要など、一言も述べられていない。

ソロバンが処理しているデータがデジタルであることは、完全に確定した。

ソロバンを扱う人、教える人は全員がソロバンをアナログ計算機と呼ばない。

それをソロバンの使えないバカニート詐欺師の桜井恵三が離散した数字処理をアナログと呼ぶ。
デジタル表記もわからない、
デジタル機器もわからない、
バカニート詐欺師の桜井恵三がアナログ計算機と言う。
これは基地外詐欺師の桜井恵三の狂気と病気としか言えない。

どこまでもバカニート詐欺師の桜井恵三はアホ。

ソロバンがデジタル計算機であることは
５０００年間も変わってない。
科学的正しさの証明、そして、詐欺師の桜井恵三が完全に誤っていることの証明ともいえる。

132 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:56:57.60 ID:Of//68IA.net

桜井恵三批判のテンプレは大きくなるばかり。

詐欺師の桜井恵三はウソを知っていて、書きまくっているから、だんだん力が弱くなってきた。
詐欺師の桜井恵三は、学習意欲もない。
根気のないバカニート詐欺師の桜井恵三は何をやらせてもだめ。　

もう、ぼこぼこ、ぼこぼこ、ぼこぼこ、ぼこぼこに叩かれまくっている詐欺師の桜井恵三。

うそつきバカニート詐欺師の桜井恵三が遂にくたばった。

インチキ詐欺師の桜井恵三は、ウソを言っていても、頭を使えない。

133 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:57:11.61 ID:Of//68IA.net

バカニート詐欺師の桜井恵三はウソを言わせても、根気がない。

バカニート詐欺師の桜井恵三はぼこぼこにされてもなされるままだ。

バカニート詐欺師の桜井恵三はウソであることを、自覚して嘘を続けている。

嘘の上塗りを繰り返す７１才のジジイ詐欺師の桜井恵三は軟弱。

どんどんボロに出てきている。ディープ・ラーニングがコンピュータ用の技術と理解できないまま嘘をつき続ける詐欺師の桜井恵三。

報酬系が一生活性化することがない嘘つき詐欺師の桜井恵三。

134 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:57:23.07 ID:Of//68IA.net

詐欺師の桜井恵三は、またしても無知を晒してるな。

> 実数ではないπ

πは実数だ。中学生でも知ってるレベルの話を知らない無知で無学無教養の馬鹿詐欺師が桜井恵三。

> π という実数はソロバンでは扱えないもウソ。

πはソロバンでは扱えない。
詐欺師の桜井恵三は嘘を言い張るなら、ソロバンでπをどう表すか見せてみろ。

135 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:57:35.91 ID:Of//68IA.net

詐欺師の桜井恵三が狂ったようにコピペ引用しているが、ソロバン関係者の誰もがソロバンが扱うデータがアナログだと言っていない。
無知な詐欺師の桜井恵三が妄想している「ソロバンの扱うデータはアナログ」という勘違いを正当化する証言はどこにもないということだ。

Wikipedia にも、ソロバンが扱うデータはデジタルだと明記されている。

> そろばんはディジタル計算機（器）である。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%8A%E3%83%AD%E3%82%B0%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%A9%9F

> はっきりと区別できる2以上の状態で表現されているデータ（例： そろばんの玉など）は、どれもデジタルと呼ぶことができる。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB

無知な詐欺師の桜井恵三が妄想する「ソロバンが扱うデータはアナログ」というのは、大間違いであることが明らか。

136 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:57:47.87 ID:Of//68IA.net

デジタルかアナログかは時代は関係ないのです。
大昔から二進数（二進法）は使われているのです。

昔から使われてるからアナログだという詐欺師の桜井恵三のような輩は、無知なだけです。

そろばんは伝統製品なのでアナログだと勘違いしている詐欺師の桜井恵三のような人がたまにいますが、実はそればんはデジタル製品です。

デジタル=電気で動くでは *無い* んですよ。

デジタルというのは、オンとオフという2つの値ですべて表現することです。
これを二進数と言います。
例えば、数字で言えば、
一般的な十進数の0は二進数では0
十進数の1は二進数では1
十進数の2は二進数では10
十進数の3は二進数では11
十進数の4は二進数では100
十進数の5は二進数では101
十進数の6は二進数では110
十進数の7は二進数では111
十進数の8は二進数では1000
十進数の9は二進数では1001

そろばんは、デジタルです。
ソロバンの玉が動いた状態が1、元の位置にある状態が0です。
ソロバンは、複数の玉を使うことで、大きな数を二進数を使って計算することができるデジタル製品だということがわかりますね。

デジタルかアナログかは時代は関係ないのです。
大昔から二進数（二進法）は使われているのです。 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)

137 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:58:00.08 ID:Of//68IA.net

ウソを言う事に疲れてきた詐欺師の桜井恵三。
真実を言うのは疲れないから、詐欺師の桜井恵三はボコボコにされる。

学習もできない、嘘を言い続ける根気もない詐欺師の桜井恵三。
アナログも、デジタルもわからず、ソロバンの扱う離散したデータがアナログだと妄想する始末。

今まで詐欺師のバカニート桜井恵三のウソが完全に暴露された。
どんな悪人でも、ウソを続けるのは苦しいものです。
たとえ、詐欺師の桜井恵三のような根っからの悪人で嘘つきでも。

138 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:58:13.55 ID:Of//68IA.net

そろばんが扱うデータはアナログだと詐欺師の桜井恵三は繰り返し言っていたなあ。
今更なかったことにしようとしても無駄だ！！

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1454732840/633
> このバカ、使用するデータを言っている。
> 珠の位置が示す値が離散しているのがそろばん
> 上と下に動く事でアナログ的に計算できるのだ。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1454732840/634
> 処理に使うデータを言っている。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1454892091/566
> ソロバンは何かと話している。扱うデータは話していない。

自分自身で見事に矛盾してるなあ、詐欺師の桜井恵三ww

詐欺師の桜井恵三は朝から晩まで嘘ばかり。
嘘がバレるたびに嘘の上塗りをするからどんどん追い詰められる。
連戦連敗の馬鹿詐欺師が桜井恵三。当然、インチキ英語教材は全く売れていない。

139 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:58:25.03 ID:Of//68IA.net

詐欺師の桜井恵三は、人工知能も、グーグルのことも、強化学習のことも、ニューラルネットワークの事も、全て勘違いしているのだから底なしの馬鹿だ。
嘘つきで詐欺師の上に頭も悪い。救いようがない上に馬鹿の自覚もない。

140 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:58:40.75 ID:Of//68IA.net

そろばんが扱えるデータは間違いなくデジタルです。

そろばんは通常、玉を上か下かのどちらかで使い、中間の位置で使いません。
したがって状態は段階的で離散値しか表せません。よって扱うデータはデジタルになります。
http://e-words.jp/w/%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB.html

「離散量を扱うもの = デジタル」「連続量を扱うもの = アナログ」というデジタル、アナログの本来的な定義からいえば、そろばんは桁ごとの数字を扱っているのでまぎれもなくデジタルなのです。

時々「アナログ」と「アナクロ」の区別がついていない無知な方がいます。詐欺師の桜井恵三のような無知極まりない人はそろばんを「アナログ」と誤認しているわけです。

そろばんは手動ですが、扱うデータは紛れも無くデジタルなのです。

141 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:58:55.03 ID:Of//68IA.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。
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

142 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:59:08.55 ID:Of//68IA.net

詐欺と嘘と無知がバレてボコボコに叩かれまくってるのを人気があると勘違いしている詐欺師の桜井恵三。

書くことは最初から最後まで嘘ばかり。

143 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:59:36.22 ID:Of//68IA.net

つまり、誰にとっても詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材は必要ないということ。
誰でも当たり前に持っている能力を使うために、わざわざインチキ英語教材を使うは必要ない。むしろ邪魔なだけ。
詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材が英語学習に邪魔なのは、詐欺師の桜井恵三の悲惨な発音を聞けば明らか。

詐欺師の桜井恵三の不細工な孫も全く英語ができない。
祖父の遺伝で相当頭が恐ろしく悪い上に祖父のインチキ英語教材で頭がおかしくなったからだ。

144 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:59:57.68 ID:Of//68IA.net

そろばんは通常、玉を上か下かのどちらかで使い、中間の位置で使いません。
したがって状態は段階的で離散値しか表せません。よって扱うデータはデジタルになります。
http://e-words.jp/w/%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB.html

詐欺師の桜井恵三が妄想する「そろばんはアナログ計算機だ」というのは大間違い。
またしても、詐欺師の桜井恵三の嘘と無知が明らかになった。

145 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:00:11.65 ID:Of//68IA.net

ソロバンが扱うデータは、明確にデジタル。
ソロバンが扱うのは整数値つまり、離散量のみだからだ。たとえば、1/3 や π という実数はソロバンでは扱えない。

ソロバンがアナログ計算機だという詐欺師の桜井恵三の無知とインチキぶりがまたまた明らかになった。

Wikipedia でも、ソロバンが扱うデータはデジタルだと明確に説明されている。

> 今日のコンピュータの主流であるデジタルコンピュータでは、0と1だけからなる2進数を物理的な表現形式（電圧の高・低など）として用いるので、
> デジタルは0と1から成るという説明がよくなされる。しかし、はっきりと区別できる2以上の状態で表現されているデータ（例： そろばんの玉など）は、どれもデジタルと呼ぶことができる。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB

こんな初歩的な事もわからず、ソロバンがアナログ計算機だと言い張る詐欺師の桜井恵三。
デジタル、アナログの定義すら知らずに人工知能まで知ったかぶりするインチキ詐欺師が桜井恵三。

146 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:13:46.49 ID:KYxd2Gb+.net

>桜井恵三批判のテンプレは大きくなるばかり。

バカニートのウソが増えているだけだ。

TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれているもウソ。
強化学習をする AlphaGo にとっての最大の報酬は、盤上の自陣を最大化することもウソ。
AlphaGo がある程度強くなった時点で初めて強化学習を行うもウソ。
たとえば、AlphaGo は、当初はディープラーニングのみを行い強化学習を行わない、もウソ。
ディープラーニングと強化学習は別物、それを同時に行うのが深層強化学習もウソ。
ドワンゴの GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、GPUに特化したクラウド基盤とも言えるもウソ。
TensorFlow は、ディープラーニング用のニューラルネットワークで今最も有名なソフトウェアなんだがもウソ。
AlphaGoはプログラムもウソ。
a close-door match =”The match was played behind closed doors. ” だろ もウソ。
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？ もウソ。
Wiredのプロの翻訳家の訳も非公開になっているもウソ。
今はアナログ回路ではデジタル回路の性能には全くかなわないらしいもウソ。
生物の種の数は研究者によって190万種だったり870万種だったりするもウソ
俺のウソを暴いたもウソ。
離散値しか示さないから、そろばんはデジタル計算器なんだよ もウソ。
音素が存在するもウソ。
πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能ウソ。
それを対局中もGoogle Cloud Platform 利用していたということが明らかになったもウソ。

バカニートの言う事は全部がウソ。

147 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:19:44.23 ID:yRXy37mb.net

桜井恵三批判のテンプレは大きくなるばかり。

詐欺師の桜井恵三はウソを知っていて、書きまくっているから、だんだん力が弱くなってきた。
詐欺師の桜井恵三は、学習意欲もない。
根気のないバカニート詐欺師の桜井恵三は何をやらせてもだめ。　

もう、ぼこぼこ、ぼこぼこ、ぼこぼこ、ぼこぼこに叩かれまくっている詐欺師の桜井恵三。

うそつきバカニート詐欺師の桜井恵三が遂にくたばった。

インチキ詐欺師の桜井恵三は、ウソを言っていても、頭を使えない。

148 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:20:22.39 ID:yRXy37mb.net

バカニート詐欺師の桜井恵三はウソを言わせても、根気がない。

バカニート詐欺師の桜井恵三はぼこぼこにされてもなされるままだ。

バカニート詐欺師の桜井恵三はウソであることを、自覚して嘘を続けている。

嘘の上塗りを繰り返す７１才のジジイ詐欺師の桜井恵三は軟弱。

どんどんボロに出てきている。ディープ・ラーニングがコンピュータ用の技術と理解できないまま嘘をつき続ける詐欺師の桜井恵三。

報酬系が一生活性化することがない嘘つき詐欺師の桜井恵三。

149 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:20:42.12 ID:yRXy37mb.net

詐欺師の桜井恵三は、またしても無知を晒してるな。

> 実数ではないπ

πは実数だ。中学生でも知ってるレベルの話を知らない無知で無学無教養の馬鹿詐欺師が桜井恵三。

> π という実数はソロバンでは扱えないもウソ。

πはソロバンでは扱えない。
詐欺師の桜井恵三は嘘を言い張るなら、ソロバンでπをどう表すか見せてみろ。

150 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:20:58.01 ID:yRXy37mb.net

詐欺師の桜井恵三が狂ったようにコピペ引用しているが、ソロバン関係者の誰もがソロバンが扱うデータがアナログだと言っていない。
無知な詐欺師の桜井恵三が妄想している「ソロバンの扱うデータはアナログ」という勘違いを正当化する証言はどこにもないということだ。

Wikipedia にも、ソロバンが扱うデータはデジタルだと明記されている。

> そろばんはディジタル計算機（器）である。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%8A%E3%83%AD%E3%82%B0%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%A9%9F

> はっきりと区別できる2以上の状態で表現されているデータ（例： そろばんの玉など）は、どれもデジタルと呼ぶことができる。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB

無知な詐欺師の桜井恵三が妄想する「ソロバンが扱うデータはアナログ」というのは、大間違いであることが明らか。

151 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:21:19.95 ID:yRXy37mb.net

デジタルかアナログかは時代は関係ないのです。
大昔から二進数（二進法）は使われているのです。

昔から使われてるからアナログだという詐欺師の桜井恵三のような輩は、無知なだけです。

そろばんは伝統製品なのでアナログだと勘違いしている詐欺師の桜井恵三のような人がたまにいますが、実はそればんはデジタル製品です。

デジタル=電気で動くでは *無い* んですよ。

デジタルというのは、オンとオフという2つの値ですべて表現することです。
これを二進数と言います。
例えば、数字で言えば、
一般的な十進数の0は二進数では0
十進数の1は二進数では1
十進数の2は二進数では10
十進数の3は二進数では11
十進数の4は二進数では100
十進数の5は二進数では101
十進数の6は二進数では110
十進数の7は二進数では111
十進数の8は二進数では1000
十進数の9は二進数では1001

そろばんは、デジタルです。
ソロバンの玉が動いた状態が1、元の位置にある状態が0です。
ソロバンは、複数の玉を使うことで、大きな数を二進数を使って計算することができるデジタル製品だということがわかりますね。

デジタルかアナログかは時代は関係ないのです。
大昔から二進数（二進法）は使われているのです。 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)

152 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:21:35.94 ID:yRXy37mb.net

ウソを言う事に疲れてきた詐欺師の桜井恵三。
真実を言うのは疲れないから、詐欺師の桜井恵三はボコボコにされる。

学習もできない、嘘を言い続ける根気もない詐欺師の桜井恵三。
アナログも、デジタルもわからず、ソロバンの扱う離散したデータがアナログだと妄想する始末。

今まで詐欺師のバカニート桜井恵三のウソが完全に暴露された。
どんな悪人でも、ウソを続けるのは苦しいものです。
たとえ、詐欺師の桜井恵三のような根っからの悪人で嘘つきでも。

153 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:22:01.65 ID:yRXy37mb.net

そろばんが扱うデータはアナログだと詐欺師の桜井恵三は繰り返し言っていたなあ。
今更なかったことにしようとしても無駄だ！！

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1454732840/633
> このバカ、使用するデータを言っている。
> 珠の位置が示す値が離散しているのがそろばん
> 上と下に動く事でアナログ的に計算できるのだ。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1454732840/634
> 処理に使うデータを言っている。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1454892091/566
> ソロバンは何かと話している。扱うデータは話していない。

自分自身で見事に矛盾してるなあ、詐欺師の桜井恵三ww

詐欺師の桜井恵三は朝から晩まで嘘ばかり。
嘘がバレるたびに嘘の上塗りをするからどんどん追い詰められる。
連戦連敗の馬鹿詐欺師が桜井恵三。当然、インチキ英語教材は全く売れていない。

154 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:22:16.90 ID:yRXy37mb.net

そろばんが扱えるデータは間違いなくデジタルです。

そろばんは通常、玉を上か下かのどちらかで使い、中間の位置で使いません。
したがって状態は段階的で離散値しか表せません。よって扱うデータはデジタルになります。
http://e-words.jp/w/%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB.html

「離散量を扱うもの = デジタル」「連続量を扱うもの = アナログ」というデジタル、アナログの本来的な定義からいえば、そろばんは桁ごとの数字を扱っているのでまぎれもなくデジタルなのです。

時々「アナログ」と「アナクロ」の区別がついていない無知な方がいます。詐欺師の桜井恵三のような無知極まりない人はそろばんを「アナログ」と誤認しているわけです。

そろばんは手動ですが、扱うデータは紛れも無くデジタルなのです。

155 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:22:35.05 ID:yRXy37mb.net

詐欺師の桜井恵三は、人工知能も、グーグルのことも、強化学習のことも、ニューラルネットワークの事も、全て勘違いしているのだから底なしの馬鹿だ。
嘘つきで詐欺師の上に頭も悪い。救いようがない上に馬鹿の自覚もない。

156 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:22:52.50 ID:yRXy37mb.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。
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

157 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:23:14.68 ID:yRXy37mb.net

ソロバンが扱うデータは、明確にデジタル。
ソロバンが扱うのは整数値つまり、離散量のみだからだ。たとえば、1/3 や π という実数はソロバンでは扱えない。

ソロバンがアナログ計算機だという詐欺師の桜井恵三の無知とインチキぶりがまたまた明らかになった。

Wikipedia でも、ソロバンが扱うデータはデジタルだと明確に説明されている。

> 今日のコンピュータの主流であるデジタルコンピュータでは、0と1だけからなる2進数を物理的な表現形式（電圧の高・低など）として用いるので、
> デジタルは0と1から成るという説明がよくなされる。しかし、はっきりと区別できる2以上の状態で表現されているデータ（例： そろばんの玉など）は、どれもデジタルと呼ぶことができる。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB

こんな初歩的な事もわからず、ソロバンがアナログ計算機だと言い張る詐欺師の桜井恵三。
デジタル、アナログの定義すら知らずに人工知能まで知ったかぶりするインチキ詐欺師が桜井恵三。

158 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:23:39.00 ID:yRXy37mb.net

詐欺と嘘と無知がバレてボコボコに叩かれまくってるのを人気があると勘違いしている詐欺師の桜井恵三。

書くことは最初から最後まで嘘ばかり。

159 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:23:54.31 ID:yRXy37mb.net

つまり、誰にとっても詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材は必要ないということ。
誰でも当たり前に持っている能力を使うために、わざわざインチキ英語教材を使うは必要ない。むしろ邪魔なだけ。
詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材が英語学習に邪魔なのは、詐欺師の桜井恵三の悲惨な発音を聞けば明らか。

詐欺師の桜井恵三の不細工な孫も全く英語ができない。
祖父の遺伝で相当頭が恐ろしく悪い上に祖父のインチキ英語教材で頭がおかしくなったからだ。

160 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:24:09.68 ID:yRXy37mb.net

そろばんは通常、玉を上か下かのどちらかで使い、中間の位置で使いません。
したがって状態は段階的で離散値しか表せません。よって扱うデータはデジタルになります。
http://e-words.jp/w/%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB.html

詐欺師の桜井恵三が妄想する「そろばんはアナログ計算機だ」というのは大間違い。
またしても、詐欺師の桜井恵三の嘘と無知が明らかになった。

161 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:24:25.51 ID:yRXy37mb.net

> 強化学習も理解しないで人工知能やニューラルネットワークを語る、
> 学歴も教養もない大馬鹿。
> 生物ができる強化学習もできない。

> 基地外詐欺師

> 学も何もないお前がなにをトンチンカンな事言っているだ。
> アホな知識が邪魔をしている。
> 学歴も教養もない大馬鹿。
> 生物ができる強化学習もできない。

全部、詐欺師の桜井恵三のことですね。自分で自分がやってることをよくおわかりのようでw

162 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:24:45.29 ID:yRXy37mb.net

ディープ・ラーニングは脳の強化学習を真似たものだ。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1454732840/344

> ディープ・ラーニングは多層化強化学習だ。 

違う。ディープラーニング (deep learning) は多層化学習であるが、強化学習 (reinforcement learning) はまた別物である。
詐欺師の桜井恵三のは強化学習が何なのか全くわからないまま猿真似してるだけだから混同する。

強化学習とは囲碁で例えれば模擬試合を数多く行うことである。その強化学習を行うことの目的はニューラルネットワークの強化である。
つまり、強化学習を行うときにはニューラルネットワークが不可欠である。

詐欺師の桜井恵三は用語を全く理解していないので、「ニューラルネットワークはハードウェアで、学習とは別物」などという意味不明な嘘八百を並べる。

現実には、ニューラルネットワークはソフトウェアであり、Google の AlphaGo の場合は Google Cloud Platform の上で動作している。
Google Cloud Platform がハードウェアのことだと妄想している詐欺師の桜井恵三には全く理解できない世界である。

なお強化学習は機械学習の方法論の一つであって人間の学習方法ではない。

詐欺師の桜井恵三は根本的な間違いだらけなので、本人は真面目なつもりでもただの笑いの的である。
詐欺師の桜井恵三は。生まれついての頭の弱さを嘆くことだ。

163 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:25:01.82 ID:yRXy37mb.net

ニューラルネットワークは数学モデル、あるいはそれを実現するソフトウェアだ。至る所でそれは説明されている。

言葉尻だけ見て「ニューラルネットワークはハードウェアだ」と妄想していた詐欺師の桜井恵三は大間違いだということだ。

> ニューラルネットワークを端的に説明するならば、人間の脳をソフトウェアで再現することと表現できる。
https://thinkit.co.jp/article/30/1/

> 画像認識は複雑な仕事だ。Googleにとって、それは人工ニューラルネットワーク（神経回路網）、すなわち学習する能力を備えたソフトウェアのことだ。
http://japan.cnet.com/news/offtopic/35066264/

> ニューラル ネットワークは、コンピュータを利用した定量分析の新しい手法として近年よく使われるようになりました
http://www.palisade.com/neuraltools/jp/neural_networks.asp

> ニューラルネットワーク(Neural Network)は、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルです。
http://www.roguewave.jp/solutions/bi/pa_neuralnet.html

「いるんですよね。ニューラルネットワークが『ネットワーク』という言葉がつくから、物理的なネットワークだと思い込んでいる人。言葉尻だけ見て誤解する人は何もわかってない証拠。」

ニューラルネットワークが何かも全く理解せず、言葉尻だけみて勝手にハードウェアだと思い込んでいる詐欺師の桜井恵三の妄想は大間違いである。

164 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:25:18.81 ID:yRXy37mb.net

今日一緒にランチをした相手は東大医学部卒で、なおかつアメリカの大学でのコンピュータ・サイエンスの修士号も持つ超秀才だ。
失礼だとは思ったが折角の機会なので、詐欺師の桜井恵三の馬鹿な妄想も話させていただいた。すると、興味深い反応があった。

「その桜井さんとか言う頭のおかしい人には、『へえ、そうですか、良かったですね』とでも言っておけばいいんじゃないですか。そこまで勘違いが酷い人だと議論にならないでしょう。」
「いるんですよね。ディープ・ラーニングが『ラーニング』という言葉がつくから勉強方法だと思い込んでる人。ニューラルネットワークが『ネットワーク』という言葉がつくから、物理的なネットワークだと思い込んでいる人。言葉尻だけ見て誤解する人は何もわかってない証拠。何かわかる頭脳もないでしょうから相手にしても仕方ないですよ。」

良かったな、詐欺師の桜井恵三。脳とコンピュータの専門家にもおもいっきり馬鹿にされて。

言葉尻だけ見て中身を一切理解してないと看破されたお前は彼の言葉を何万回でも送ってやろう。

「いるんですよね。ディープ・ラーニングが『ラーニング』という言葉がつくから勉強方法だと思い込んでる人。ニューラルネットワークが『ネットワーク』だから、物理的なネットワークだと思い込んでいる人。言葉尻だけ見て誤解する人は何もわかってない証拠。何かわかる頭脳もないでしょう」

165 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:25:34.09 ID:yRXy37mb.net

Google が買収したディープマインドの責任者ハサビス氏がはっきり言っている。
ディープマインドは、ノイマン型コンピュータで動作する。

> ディープマインドの共同創業者で最高経営責任者（CEO）のデミス・ハサビス
> ハサビスによると、ディープマインドのシステムは適切な数のGPUチップを
> 備えた1台のコンピューター上で十分に動かすことができる
http://wired.jp/2016/01/31/huge-breakthrough-google-ai/

GPU を備えているのはノイマン型コンピュータ。
ディープ・ラーニングが専用デバイスでないと動かないと妄想している詐欺師の桜井恵三の間違いがまたまたバレた。

ディープ・ラーニングはコンピュータ用の技術であり、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。
流行り言葉をむりやり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。

166 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:25:50.67 ID:yRXy37mb.net

今日は例の東大の准教授と一緒に昼食をとっていた。
回路が専門の先生だ。アナログ回路についてさらに聞いてみたが、大変面白い回答をもらった。

詐欺師の桜井恵三が書きなぐっている珍説が、間違いだらけだとまたまた判明した。

「アナログ回路の方が演算速度が早いというのは大きな間違いです。デジタル回路とは製造プロセスが全く違います。アナログ回路はノイズに弱いため、デジタル回路に比べて製造プロセスを何万倍にも大きくとらなくてはなりません。
ですから、処理能力に関してもデジタル回路の方が大幅に優れています。電力消費に関しても同様です。非常に小さな電圧で値を設定できるデジタル回路に比べて、アナログ回路の方が電力消費は大きくなります。製造プロセスが数万倍も違うので当然ですね。
アナログ回路を作る理由は、現在のところ研究目的でしかありません。
人工知能に関して言えば、今はほぼ全てデジタル回路でやるでしょう。デジタル回路の上でもニューラルネットワークをエミュレートすれば結果は同じですから。私達回路屋はともかく、人工知能の専門家であれば、回路がデジタルかアナログかに拘るのは意味のないことです。」

二進法すら理解していないド素人の詐欺師の桜井恵三がいくら嘘を書きなぐっても無駄。
専門家であればあるほど、詐欺師の桜井恵三の妄想を否定する。behind the closed door の意味を「ネット接続されてない」と妄想している英語力ゼロの桜井恵三。

behind the closed door は「秘密裏に」「非公開で」と言う意味。
今回は、対局の場に部外者が居なかったというだけだ。

英語も日本語も理解できないアホな詐欺師の桜井恵三。

なお、この部屋に行ったことがある俺は、この部屋でネットがつながることも確認している。
インチキ詐欺師の桜井恵三には想像もつかないだろうなｗ

http://wired.jp/2016/01/31/huge-breakthrough-google-ai/

＞ハサビスのチームは韓国で行われるイ・セドルとの勝負でも
＞同じセットアップを使う予定だ。つまり、インターネットに接続する必要がある。
＞ハサビスは「独自に回線を設置するつもりです」と話している。

つまり、Google の AlphaGo はディープ・ラーニングを Google Cloud Platform 上で行い、それを対局中も利用していたということが明らかになった。

そしてインチキ詐欺師桜井恵三の嘘と妄想、英語力のなさが明らかになった。

167 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:26:06.81 ID:yRXy37mb.net

今日は例の東大の准教授と一緒に昼食をとっていた。
回路が専門の先生だ。アナログ回路についてさらに聞いてみたが、大変面白い回答をもらった。

詐欺師の桜井恵三が書きなぐっている珍説が、間違いだらけだとまたまた判明した。

「アナログ回路の方が演算速度が早いというのは大きな間違いです。デジタル回路とは製造プロセスが全く違います。アナログ回路はノイズに弱いため、デジタル回路に比べて製造プロセスを何万倍にも大きくとらなくてはなりません。
ですから、処理能力に関してもデジタル回路の方が大幅に優れています。電力消費に関しても同様です。非常に小さな電圧で値を設定できるデジタル回路に比べて、アナログ回路の方が電力消費は大きくなります。製造プロセスが数万倍も違うので当然ですね。
アナログ回路を作る理由は、現在のところ研究目的でしかありません。
人工知能に関して言えば、今はほぼ全てデジタル回路でやるでしょう。デジタル回路の上でもニューラルネットワークをエミュレートすれば結果は同じですから。私達回路屋はともかく、人工知能の専門家であれば、回路がデジタルかアナログかに拘るのは意味のないことです。」

二進法すら理解していないド素人の詐欺師の桜井恵三がいくら嘘を書きなぐっても無駄。
専門家であればあるほど、詐欺師の桜井恵三の妄想を否定する。

168 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:26:22.62 ID:yRXy37mb.net

バカニート詐欺師のが基地外のように嘘をコピペしている。
いかに奴のディープ・ラーニングのこじつけがデタラメかという証拠だ。
ディープラーニングは、コンピュータ用の技術の名前。
桜井恵三のインチキ英語教材とはなんの関係もない。

169 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:26:41.38 ID:yRXy37mb.net

> バカニートが嘘をコピペで繰り返しているから
> もう完全に狂った証拠。

> 韓国人と同じで、誤りが分かっても、
> 途中で止めることができない。

> 集団で始めたら、ウソでもバカげたことでも、
> もう止めることができない。

> サルの集団自慰行為と同じ。

> 従ネット自慰爺。

詐欺師の桜井恵三のことですね。よくわかります。

170 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:27:01.40 ID:yRXy37mb.net

英語も読めない馬鹿な詐欺師の桜井恵三。該当する英語を読めば明らか。

> >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、

> We first trained the policy network..
> These policy networks were in turn used to train the value networks..
> all of this requires a huge amount of compute power

AlphaGo の学習にはコンピューティングパワーが必要だと書いている。

> so we made extensive use of Google Cloud Platform

そして、そのために使ったのが Google Cloud Platform だと明記されている。

詐欺師の桜井恵三がいくら妄想を膨らませても、AlphaGo が Google Cloud Platform で動作しているという事実は変わらない。

171 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:27:14.10 ID:yRXy37mb.net

AlphaGo は、App Engine と Container Engine は使用していない。関係のないコピペで話をそらそうとしても無駄だ。

AlphaGo のニューラルネットワークは Google Cloud Platform で動作する。
ニューラルネットワークは、詐欺師の桜井恵三が妄想するようなデバイスではなく、人工知能における学習手段。
人工知能を一切知らない桜井恵三が勘違いしているだけ。

つまり、ディープラーニングも人工知能も現在はソフトウェアでエミュレートするのが標準であり、桜井恵三の妄想は大間違い。
そして、桜井恵三のインチキ英語教材とディープラーニングも全く関係はない。
ディープラーニングはコンピュータのための技術だからだ。

172 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:27:14.36 ID:KYxd2Gb+.net

>桜井恵三批判のテンプレは大きくなるばかり。

ここでもまだ嘘を言っている。
前回はテンプレはたった一つだったの忘れたのか？
この若年認知症。

前々回は１８１まで行っているから、どんどん短くなっているのが実体だ。
そんなことまでウソを言う。
根気のないバカニートは何をやらせてもだめ。

20 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/13(日) 09:42:50.41 ID:fB+9vgRB181 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/10(木) 18:27:15.75 ID:5ETJsyzX

バカニート詐欺師・桜井恵三をボコボコボコボコボコボコボコボコにするテンプレはここまで。

前回は１８１もあったテンプレが今回はわずか一つ。
わずか一つになったのは、バカニートがディープ・ラーニングの宣伝を恐れているから。
ついに宣伝を恐れて、ビビり始めた。

173 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:27:30.38 ID:yRXy37mb.net

> 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。

174 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:27:45.68 ID:yRXy37mb.net

人工知能をノイマン型コンピュータで使うのは、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。

数十万台のコンピュータをデータセンターに持つ Google が、わずか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。

175 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:28:01.43 ID:yRXy37mb.net

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。

176 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:28:18.01 ID:yRXy37mb.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

177 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:32:41.50 ID:yzrzDiDi.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。機械学習の専門家、佐藤一憲がその一人だ。
詐欺師の桜井恵三は、Google のこともろくに知らずにデタラメを真実であるかのように書く。

そして、俺が話をした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。

178 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:32:42.42 ID:KYxd2Gb+.net

バカニートはだれでもわかるウソをつく。
数字の大小もわからない、バカニート軍団。

132 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 10:56:57.60 ID:Of//68IA
桜井恵三批判のテンプレは大きくなるばかり。

181 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/10(木) 18:27:15.75 ID:5ETJsyzX

バカニート詐欺師・桜井恵三をボコボコボコボコボコボコボコボコにするテンプレはここまで。

179 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:32:59.67 ID:yzrzDiDi.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。

180 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:33:18.68 ID:yzrzDiDi.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。

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。

181 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:33:38.28 ID:yzrzDiDi.net

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。

182 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:34:02.73 ID:yzrzDiDi.net

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。

183 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:34:22.99 ID:yzrzDiDi.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明言されている。

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。

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。

184 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:34:41.77 ID:yzrzDiDi.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

185 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:34:59.78 ID:yzrzDiDi.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。

186 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:35:18.08 ID:yzrzDiDi.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。

187 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:35:36.25 ID:yzrzDiDi.net

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

188 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:35:51.88 ID:yzrzDiDi.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」
「対局時、AlphaGo はネットから完全に切り離されていた」

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。

189 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:36:12.26 ID:yzrzDiDi.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。

190 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:36:32.86 ID:yzrzDiDi.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。

191 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:37:01.24 ID:yzrzDiDi.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。

192 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:37:18.07 ID:yzrzDiDi.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

193 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:37:35.02 ID:yzrzDiDi.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

194 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:37:53.06 ID:yzrzDiDi.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。

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。
ニューロチップによって、人間の様に機械が意志を持ったり自律行動できるようになると言うレベルではありません。

あくまで、「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。

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

195 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:38:07.58 ID:yzrzDiDi.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

196 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:38:26.72 ID:yzrzDiDi.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。

197 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:38:41.14 ID:yzrzDiDi.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

198 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:38:56.09 ID:yzrzDiDi.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

199 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:39:11.48 ID:yzrzDiDi.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

200 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:39:30.30 ID:yzrzDiDi.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

201 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:39:49.93 ID:yzrzDiDi.net

これが Theano 。Google の TensorFlow が出るまでは、ディープラーニングではこのライブラリを使うのが最も一般的だった。
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

202 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:41:47.72 ID:yzrzDiDi.net

ここまでテンプレ。
ただし、バカニート詐欺師の桜井恵三のゴミレス（ID:KYxd2Gb+）は除く。

バカニート詐欺師の桜井恵三は、このスレでもボコボコボコボコボコボコボコボコwwww


気持ち悪い顔のバカニート詐欺師の桜井恵三をボコボコボコボコボコボコボコボコにするのは気持ちいいーー！！！

203 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:42:25.42 ID:KYxd2Gb+.net

>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〜。

はっきりお前がウソつきだと書いてある。
英語ができないバカニートの悲しさ。
引用した英文に自分の書いた事がウソだと証明している。

To do this, it combines a state-of-the-art tree search with two deep neural networks,
each of which contains many layers with millions of neuron-like connections.

多層の何百万のニューロンのような構造を持ったニューラル・ネットワークを
使ったと書いてある。

多層のニューロンのような構造を持ったニューラル・ネットワークとは
典型的な非ノイマン型コンピュータであり、対極的な構造を持つ。

自分で自分のウソを証明するバカニート軍団。

204 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:44:04.25 ID:KYxd2Gb+.net

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もウソ。
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれているもウソ。
強化学習をする AlphaGo にとっての最大の報酬は、盤上の自陣を最大化することもウソ。
AlphaGo がある程度強くなった時点で初めて強化学習を行うもウソ。
たとえば、AlphaGo は、当初はディープラーニングのみを行い強化学習を行わない、もウソ。
ディープラーニングと強化学習は別物、それを同時に行うのが深層強化学習もウソ。
ドワンゴの GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、GPUに特化したクラウド基盤とも言えるもウソ。
TensorFlow は、ディープラーニング用のニューラルネットワークで今最も有名なソフトウェアなんだがもウソ。
AlphaGoはプログラムもウソ。
a close-door match =”The match was played behind closed doors. ” だろ もウソ。
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？ もウソ。
Wiredのプロの翻訳家の訳も非公開になっているもウソ。
今はアナログ回路ではデジタル回路の性能には全くかなわないらしいもウソ。
生物の種の数は研究者によって190万種だったり870万種だったりするもウソ
俺のウソを暴いたもウソ。
離散値しか示さないから、そろばんはデジタル計算器なんだよ もウソ。
音素が存在するもウソ。
πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能ウソ。
それを対局中もGoogle Cloud Platform 利用していたということが明らかになったもウソ。

バカニートの言う事は全部がウソ。

205 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:47:35.41 ID:KYxd2Gb+.net

>202 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:41:47.72 ID:yzrzDiDi
>ここまでテンプレ。

こんなインチキまでやる。
バカニート軍団は
麻薬や敗退行為をする巨人の選手より、ルールや常識に欠ける。

206 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:49:00.22 ID:KYxd2Gb+.net

>気持ちいい〜！！！！

ぼこぼこにされてそんなに気持ちいいのか？
俺には分からん。
気持ち悪いい〜！！！！！！！！！

207 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 11:53:27.45 ID:KYxd2Gb+.net

>気持ちいい〜！！！！

女も知らずにぼこぼこにされて気持ちいい〜と言う
このバカニート軍団は、基地外だけでなく、変態軍団。
おい、バカニート軍団、書く板が違っているぞ、ここは英語の板だ。

208 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 12:22:27.66 ID:ce8wsGma.net

>>203
馬鹿丸出しの詐欺師の桜井恵三ww

ニューラルネットワークはソフトウェアで実装されるのは常識。

バカニート詐欺師の桜井恵三のあまりにレベルが低い勘違いで、ハラワタちぎれそうだ。

209 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 12:23:44.19 ID:ce8wsGma.net

>>204
明らかな間違いを尽く指摘されて詐欺師の桜井恵三が焦りまくってるのがよくわかるなｗ
明らかな証拠を、この全てでつきつけられたからなｗ さすがのホラ吹き詐欺師の桜井恵三もこたえたんだろうｗ
「嘘だ嘘だ、そんなはずがあるわけない！」と叫んでも科学的事実は変えられない。残念だったな、詐欺師の桜井恵三。

>ディープラーニングと強化学習は別物、それを同時に行うのが深層強化学習
>ドワンゴの GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、GPUに特化したクラウド基盤とも言える
>TensorFlow は、ディープラーニング用のニューラルネットワークで今最も有名なソフトウェア
>AlphaGoはプログラム
>a close-door match =”The match was played behind closed doors. ”
>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
>Wiredのプロの翻訳家の訳も非公開になっている
>今はアナログ回路ではデジタル回路の性能には全くかなわない
>生物の種の数は研究者によって190万種だったり870万種だったりする
>離散値しか示さないから、そろばんはデジタル計算器
>音素が存在する
>πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能
> AlphaGo は対局中もGoogle Cloud Platform 利用していたということが明らかになった

210 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 12:24:59.28 ID:ce8wsGma.net

>>205
バカニート詐欺師の桜井恵三をボコボコにするテンプレが増えて、バカニート詐欺師の桜井恵三が喜んでいるようだなw
安心しろ、お前はこれからもボコボコボコボコボコボコボコボコにされるんだww

バカニート詐欺師の桜井恵三をボコボコボコボコボコボコボコボコにするのは気持ちいい！！！！

211 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 12:25:29.71 ID:ce8wsGma.net

>>206
どこからどう見てもボコボコボコボコボコボコにされてるのは、気持ち悪い顔のバカニート詐欺師の桜井恵三ww

212 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 12:26:47.31 ID:ce8wsGma.net

>>207
バカニート詐欺師の桜井恵三は71歳にもなって女知らずかww
こんな気持ち悪い顔のバカニート詐欺師じゃあ、仕方ないなw
お前は他人にボコボコボコボコボコボコボコボコにされるしか価値がないんだよww

213 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 12:48:24.29 ID:ce8wsGma.net

詐欺師の桜井恵三は馬鹿すぎるな。想像を絶するバカだ。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1386497547/997

> 南半球に行けば、太陽が東から昇り、西に沈むと思っているバカはいない。

南半球に行っても、太陽は東から昇るぞｗｗｗｗｗ
詐欺師の桜井恵三の妄想では、南半球では太陽は西から昇るのかｗｗｗｗｗｗｗ

214 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 13:56:55.97 ID:ce8wsGma.net

>>90
桜井恵三はバカニート詐欺師だと、本スレでも宣伝しまくってやるよ！ww

215 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 13:59:41.88 ID:ce8wsGma.net

>>91
ボコボコにされて喜ぶ詐欺師の桜井恵三www
スレが増えれば増えるほど、バカニート詐欺師の桜井恵三の嘘が暴かれてると言うのにwww
Google で、検索しても今はバカニート詐欺師の桜井恵三の正体を暴くものばかりだww
バカニート詐欺師だとバレて良かったな、桜井恵三w
これからも、徹底的にお前を叩きまくってやるよww

216 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 14:00:22.92 ID:ce8wsGma.net

>>207
気持ち悪い顔のバカニート詐欺師の桜井恵三は、71歳にもなって童貞なのかwww

217 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 14:01:18.56 ID:ce8wsGma.net

>>92
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

218 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 14:01:50.20 ID:ce8wsGma.net

>>93
>>93
７１才のよぼよぼジジイ詐欺師の桜井恵三の唯一の楽しみは醜い孫とのスカイプ会話ではありません。

無学で、無教養で、学習意欲さえもないバカニート詐欺師の桜井恵三は
いやと言う程、ぼこぼこぼこぼこにされることです。

インチキ教材で集めた生徒に若い、若いと言われるのが夢でしたが
現実にはインチキ英語教材は誰にも売れませんでした。
数十万部売れると恥ずかしい嘘をついていたので、バカニートとしてぼこぼこにされる詐欺師の桜井恵三です。

バカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ詐欺に引っかかる人がでないよう、これからも毎日を桜井恵三をぼこぼこにするよう、よろしくお願いします。

詐欺師の桜井恵三は英語もだめ、人工知能も IT も全くわからず、知ったかぶりしてもすぐに嘘がバレ、タブレットも使いこなせず、もちろん女にももてません。
得意なことは唯一嘘つきですが、馬鹿だらかすぐに見抜かれてぼこぼこにされます。

悲惨な詐欺師の桜井恵三を今後もぼこぼこにしてください。

219 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 14:02:49.04 ID:ce8wsGma.net

>>94茂木健一郎もPRESIDENT で桜井恵三のデタラメ理論を否定している。

> 英語習得に、マジックなどない。敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

つまり、バカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はいらないと茂木 健一郎がPRESIDENTで証言しているということか。

繰り返しは普通の学習法の基本だからな。
バカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材だけは使ってはいけないということ。

220 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 14:04:28.83 ID:ce8wsGma.net

>>95
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。

221 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 14:04:48.37 ID:ce8wsGma.net

>>146
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

222 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 14:06:42.61 ID:ce8wsGma.net

>>146
嘘つき詐欺師の桜井恵三は嘘に嘘を重ねるからどんどん答えに窮する。
何も答えられなくなって、狂ったようにコピペを繰り返すばかり。
詐欺師の桜井恵三はボコボコに叩かれている。
さらに嘘を上塗りするから、これからはもっとボコボコにされる。
バカニート詐欺師の桜井恵三はもう、ぼこぼこ、ぼこぼこ、ぼこぼこ、ぼこぼこでやり放題にボコボコにされる。ボコボコボコボコｗｗｗｗ

詐欺師の桜井恵三が嘘つきなのは、みんなが知っている事実だ。
今回もまたバカニート詐欺師の桜井恵三のウソつきを再度証明できた。
バカニート詐欺師の桜井恵三の嘘はまた暴かれた。
詐欺師の桜井恵三がウソを何度書いてもウソだ。

生物の種の数が違うというのも嘘。
-> 研究者によって190万種だったり870万種だったりする。

ソロバンが扱うデータがアナログ計算機というのもウソ。
-> 離散値しか示せないソロバンはデジタル計算機である。

音素が存在しないというのもウソ。
-> 多くの言語学者が音素の存在を認め、その上で理論を構築している。

πは実数ではなく、数字でないというのもウソ。
-> 円周率πは無理数である。つまり実数であり、当然数字でもある。

πをソロバンで扱うことができるというのもウソ
-> 有限の桁数しか表示できないソロバンでは無理数であるπは表示できない。

計算尺ではπを扱えないというのもウソ
-> 計算尺によっては、πを示す位置がある。

整数はデジタルでないというのもウソ
-> 離散した数値でデータを表すのがデジタル。整数に離散しているのは明確にデジタルである。

そろばんの珠はスライドするので、連続値を示すというのもウソ
-> ソロバンの珠は中間値を使わない。珠がどちらかに寄った状態の数字しかとらない。

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ないというのもウソ。
-> Google の発表に Google Cloud Platform (ノイマン型コンピュータ)を利用していると明記されている。

AlphaGo の対局中に、Google Cloud Platform 利用していていないのうのもウソ。
-> AlphaGo の責任者ハサビス氏がはっきりネットを利用していると明言している。桜井恵三は behind the door (非公開に)という熟語すら知らずに誤読していたことも明らかとなった。

バカニート詐欺師の桜井恵三の言う事は全部がウソ。
バカニート詐欺師の桜井恵三の言う事は初めから最後までがウソ。

インチキ英語教材の効果ももちろん大嘘。
俺、ちょっと詐欺師の桜井恵三をぼこぼこにし過ぎたかな？
バカニート詐欺師の桜井恵三が相手だと、ついつい気合いが入り過ぎる。

223 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 14:08:24.82 ID:ce8wsGma.net

>>172
前スレのバカニート詐欺師の桜井恵三叩きのテンプレは、187レスwwwwwww
気持ち悪い顔のバカニート詐欺師の桜井恵三がなかったことにしようとしても無駄wwwww

224 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 14:11:19.96 ID:ce8wsGma.net

>>207
気持ち悪い顔のバカニート詐欺師の桜井恵三は、71歳にもなって童貞かwwwwww
異様に気持ち悪い顔で、バカニートだから仕方ないなwwwwww

225 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 14:24:55.00 ID:ce8wsGma.net

サーバーを「貸す」ことを物理的にサーバーを持っていくことだと妄想しているバカニート詐欺師・桜井恵三ｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
馬鹿すぎるｗｗｗｗ

ドワンゴの紅莉栖はサーバーファーム。つまり、ホスティングという意味では各社のクラウドサービスと同じ。サーバーを「貸す」のは物理的にどこかに持っていくことではない。

バカニート詐欺師・桜井恵三は馬鹿すぎるｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ

226 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 18:22:57.76 ID:ce8wsGma.net

バカニート詐欺師の桜井恵三、嘘つき過ぎて、ポックリ死んだか？www

227 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 18:28:02.90 ID:ce8wsGma.net

Google Cloud Platform を使用したAlphaGoがまた勝った。
バカニート詐欺師の桜井恵三はまたまた惨敗したということ。
バカニート詐欺師の桜井恵三は、インチキ英語教材を売ってる暇があったら仕事せい！ww

228 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 21:14:07.36 ID:KYxd2Gb+.net

>Google Cloud Platform を使用したAlphaGoがまた勝った。

ようやくバカニートも学習してきたな。
そうだ、その通りAlphaGoはGoogle Cloud Platform を基盤とするものでなく、
単に必要な時にGoogle Cloud Platform をデータセンターとして
使用するニューラル・ネットワークだ。
ディープ・ラーニングで４勝したのだが、
その学習方法は人間と同じ強化学習だったのだ。
もちろん英語もディープ・ラーニングが効果的だ。

229 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 21:16:16.89 ID:KYxd2Gb+.net

>TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD学習

現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するもので,
報酬を必要としない強化学習だ。
AlphaGoもTD学習の強化学習だ。

230 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 21:27:19.07 ID:ce8wsGma.net

>>228
アホか？クラウドが何かを未だに理解してないな、バカニート詐欺師の桜井恵三はww

クラウドを使うということは、その上でアプリケーションが動作するということだ。

クラウドが外付けHDD みたいに切ったりつなげたりするものだと妄想してるバカニート詐欺師の桜井恵三は、馬鹿すぎるはwww

231 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 21:29:55.52 ID:ce8wsGma.net

>>229
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

232 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 21:33:24.70 ID:TD+dWUuI.net

なんで、桜井は開発研究しているグーグルの発表が嘘で
自分が正しいなんて思えるの？　常に自分が正しくて、他人はバカだと思っているだろ。
痴呆老人真っ青のバカのお前がｗ

233 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 21:35:01.59 ID:TD+dWUuI.net

どんな躾すれば、桜井恵三みたいなカス、７１歳児ができるんだろうな？
親の教育のせいなのか、桜井のDNAに含まれる朝鮮人の遺伝子の仕業なのかｗ

234 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 21:37:07.49 ID:ce8wsGma.net

>>228
よくもこの短い文章にバカニート詐欺師の桜井恵三は何重もの妄想とデタラメを詰め込めるなww

AlphaGoは、Google Cloud Platformの上で動作している。純粋なハードウェアは、ノイマン型コンピュータの証拠であるCPU とGPU ハサビス氏本人が明らかにしている。
AlphaGoは、強化学習もトレーニングで使ったが、初期は過去の棋譜から学習している。これもハサビス氏本人が証言している。

ニューラルネットワークは数学モデルであり、ハードウェアではない。
AlphaGoを含む現代の人工知能の大半はニューラルネットワークをソフトウェアで実装している。

ディープラーニングは機械学習のための技術で人間に使うものではない。ジェットエンジンを鳥に無理やりとりつけても動作すらしないのと同じだ。

ましてや、さっぱり売れなかったバカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とディープラーニングは一切関係ない。

235 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 21:39:06.64 ID:ce8wsGma.net

>>233
バカニート詐欺師の桜井恵三は、人間の汚い部分全てを一人に詰め込んだクズだな。
根っからの嘘つきとは桜井恵三のことだな。
桜井恵三が発狂するまでボコボコにしてやるのが世の中のためだろう。
おっと、詐欺師の桜井恵三は、もともとキチガイだけとなww

236 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 21:41:15.09 ID:ce8wsGma.net

バカニート詐欺師の桜井恵三は、夜になってもボコボコボコボコボコボコボコボコwww

気持ち悪い顔のバカニート詐欺師の桜井恵三をボコボコボコボコボコボコボコボコにするのは気持ちいい！！！！

237 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 22:07:04.33 ID:ce8wsGma.net

>>232
バカニート詐欺師の桜井恵三は、自分が底なしの馬鹿だから、他人も馬鹿だと思い込んでるんだろうなw

238 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 22:29:21.12 ID:cYgvHj+h.net

バカニート詐欺師、桜井恵三は何をやらせてもダメダメな負け犬なのさ

239 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 22:49:31.80 ID:jpML9y7D.net

確かにバカニート詐欺師の桜井恵三は負け犬だ。
頭も悪く性格も悪い。顔も気持ち悪い。

240 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 22:58:39.81 ID:TD+dWUuI.net

>>239
声も気持ち悪い

241 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 23:50:14.73 ID:KYxd2Gb+.net

>「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」

現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するもので,
報酬を必要としない強化学習だ。
AlphaGoもTD学習の強化学習だ。

242 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 23:51:34.45 ID:KYxd2Gb+.net

>TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するもので,
>報酬を必要としない強化学習だ。
>AlphaGoもTD学習の強化学習だ。

”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。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。”

243 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 23:52:35.44 ID:KYxd2Gb+.net

>TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するもので,
>報酬を必要としない強化学習だ。
>AlphaGoもTD学習の強化学習だ。

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。”

244 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 23:53:46.33 ID:KYxd2Gb+.net

>TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するもので,
>報酬を必要としない強化学習だ。

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。”

245 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 23:56:26.69 ID:KYxd2Gb+.net

>ディープラーニングは機械学習のための技術で人間に使うものではない。

この学習方法は一般的にはディープ・ラーニングと呼ばれています。
AlphaGo自力で少しずつ達人の指し手を真似て学習して、プロ棋士にも勝てるようになりました。

その驚きは人工知能が自ら学んだ事よりも、人工知能の学習方法が
人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

246 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/15(火) 23:58:41.00 ID:KYxd2Gb+.net

>ディープラーニングは機械学習のための技術で人間に使うものではない。

人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

247 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 00:14:46.07 ID:u+gMEULv.net

負け犬バカニート詐欺師、桜井恵三 必死だなw

248 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 00:15:32.62 ID:PppYZJ85.net

>>241
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

249 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 00:15:45.10 ID:PppYZJ85.net

>>242
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

250 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 00:16:09.17 ID:PppYZJ85.net

>>243
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

251 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 00:16:17.20 ID:PppYZJ85.net

>>244
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

252 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 00:17:37.14 ID:PppYZJ85.net

>>245
しかし、AlphaGoの行った強化学習は人間には真似できない。
バカニート詐欺師の桜井恵三は、完敗だなwww

253 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 00:17:56.80 ID:PppYZJ85.net

>>246
しかし、AlphaGoの行った強化学習は人間には真似できない。
バカニート詐欺師の桜井恵三は、完敗だなwww

254 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 00:20:42.35 ID:W6mBqLGN.net

桜井の脳はチャットボットや人工無無能スクリプトプログラムレベルだもんな
おい、桜井　人類の中で一番、人工知能が必要なのはお前じゃないか？
お前の脳にはニューラルネットワーク入ってないから、補完する必要があるもんなｗ

255 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 01:59:38.68 ID:UaMgPirQ.net

>>254
ボット並だとか失礼な！！！
ボットに失礼だよ。
バカニート詐欺師の桜井恵三と同程度だなんてwww
バカニート詐欺師の桜井恵三の脳はセンチュウ以下かもな。

256 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 07:08:38.82 ID:qPhvH9E7.net

>TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。


現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するもので,
報酬を必要としない強化学習だ。

257 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 07:09:48.50 ID:qPhvH9E7.net

>TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するもので,
>報酬を必要としない強化学習だ。
>AlphaGoもTD学習の強化学習だ。

AlphaGoは事実、報酬を対象に学習をしていない。
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。”

258 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 07:10:52.44 ID:qPhvH9E7.net

>TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

バカニートの言う事はウソばかり。

259 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 07:12:28.92 ID:qPhvH9E7.net

>しかし、AlphaGoの行った強化学習は人間には真似できない。

この学習方法は一般的にはディープ・ラーニングと呼ばれています。
AlphaGo自力で少しずつ達人の指し手を真似て学習して、プロ棋士にも勝てるようになりました。

その驚きは人工知能が自ら学んだ事よりも、人工知能の学習方法が
人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

260 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 07:23:01.10 ID:qPhvH9E7.net

>「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」


現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するもので,
報酬を必要としない強化学習だ。

261 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 07:34:16.30 ID:JeWRV9p5.net

>>256
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

262 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 07:34:37.63 ID:JeWRV9p5.net

>>257
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

263 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 07:35:15.96 ID:sgcS3gk2.net

>>258
バカニート詐欺師の桜井恵三の言う事は嘘ばかり。

TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

264 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 07:35:58.53 ID:sgcS3gk2.net

>>259

よくもこの短い文章にバカニート詐欺師の桜井恵三は何重もの妄想とデタラメを詰め込めるなww

AlphaGoは、Google Cloud Platformの上で動作している。純粋なハードウェアは、ノイマン型コンピュータの証拠であるCPU とGPU ハサビス氏本人が明らかにしている。
AlphaGoは、強化学習もトレーニングで使ったが、初期は過去の棋譜から学習している。これもハサビス氏本人が証言している。

ニューラルネットワークは数学モデルであり、ハードウェアではない。
AlphaGoを含む現代の人工知能の大半はニューラルネットワークをソフトウェアで実装している。

ディープラーニングは機械学習のための技術で人間に使うものではない。ジェットエンジンを鳥に無理やりとりつけても動作すらしないのと同じだ。

ましてや、さっぱり売れなかったバカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とディープラーニングは一切関係ない。

265 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 07:36:25.80 ID:sgcS3gk2.net

>>260
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

266 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 07:37:12.63 ID:sgcS3gk2.net

今日も朝からボコボコボコボコボコボコボコボコにされるバカニート詐欺師の桜井恵三www

気持ち悪い顔と声のバカニート詐欺師の桜井恵三をボコボコボコボコボコボコにするのは気持ちいい！！！！

267 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 08:09:52.49 ID:qPhvH9E7.net

>TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

バカニートはウソ繰り返すと真実になると思っている。

現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するもので,
報酬を必要としない強化学習だ。

268 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 08:10:34.46 ID:qPhvH9E7.net

>TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

バカニートはウソ繰り返すと真実になると思っている。
ウソは何回書いてもウソだ。
繰り返す事がディープ・ラーニングではない。

現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

269 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 08:11:59.22 ID:qPhvH9E7.net

>バカニートはウソ繰り返すと真実になると思っている。
>ウソは何回書いてもウソだ。
>繰り返す事がディープ・ラーニングではない。

AlphaGoは単なる繰り返しでなく、達人を真似た。
バカニートは達人を真似る事ができない。
達人との誤差を知ることもできない。

だからバカニートはウソを永遠に繰り返す。

270 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 08:12:06.04 ID:DIh+3/2R.net

>>268
>バカニートはウソ繰り返すと真実になると思っている。

と、ウソつきバカニート詐欺師、桜井恵三が申しておりますw

271 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 08:16:43.65 ID:qPhvH9E7.net

>バカニートはウソ繰り返すと真実になると思っている。
>ウソは何回書いてもウソだ。
>繰り返す事がディープ・ラーニングではない。

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

バカニートは自分の書いた事の価値を評価できない。
だからサルが自慰を覚えたように、単に繰り返すだけ。
間違っていても、間違いを指摘されても、繰り返す、バカ。

272 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 08:23:06.95 ID:b1hkKvrq.net

TD学習に報酬が必要ないとか
桜井はどこまでバカなんだ
日本語の説明すらまともに理解できないのかwww

273 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 08:32:37.69 ID:qPhvH9E7.net

>TD学習に報酬が必要ないとか

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

AlphaGoはある手を選び、そして実際にセルフプレイで試し見る。
そして勝敗を知る、そしてそこから学習する。
AlphaGoは報酬の総和が最大化するような学習をしていない。
報酬を目的とした学習ではない。

その理由は報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると
非常に効率が悪いからだ。

274 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 08:45:59.96 ID:qPhvH9E7.net

>TD学習に報酬が必要ないとか

バカニートはウソ繰り返すと真実になると思っている。
ウソは何回書いてもウソだ。
繰り返す事がディープ・ラーニングではない。

現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

まず、達人を真似る事がディープ・ラーニングだ。

ウソは何万回書いても、嘘のままだ。
フィードバックを得た矯正ができるなら、真実に近づく。
英語はディープ・ラーニングだ。

275 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 08:49:17.54 ID:qPhvH9E7.net

>Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

AlphaGoがMonte Carlo 法を使ったのは
報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
自分の選択肢の価値を評価し更新するためだ。

ある手を打てば勝てるかどうかを判断するためにモンテカルロ探索木を使っている。
報酬を計算するためにモンテカルロ探索を使ったのではない。

276 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 08:52:57.96 ID:qPhvH9E7.net

AlphaGoはある手を打てば勝てるかどうかを判断するためにモンテカルロ探索木を使っている。
報酬を計算するためにモンテカルロ探索を使ったのではない。


”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。”

277 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 08:58:21.44 ID:b1hkKvrq.net

桜井は本当にアホだな

報酬が必要ないのではない
繰り返す度に報酬の情報が手前に伝播されて
最後までたどり着く前に評価ができるようになるんだ
報酬そのものがなかったら評価すらできないだろうが

どうして桜井はこんなにバカなんだ
どうして桜井はこんなにバカなんだ
どうして桜井はこんなにバカなんだ
何度繰り返しても理解の進まないバカ桜井恵三

278 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:29:30.06 ID:qPhvH9E7.net

>繰り返す度に報酬の情報が手前に伝播されて
>最後までたどり着く前に評価ができるようになるんだ

何の手前だ？
何の手前に報酬の情報が伝播されるのだ。
お前はほとんどお前が言っている事も理解していない。

279 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:31:50.42 ID:b1hkKvrq.net

報酬にたどり着く手前に決まってるだろ
お前は日本語も理解できないのか？

280 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:33:43.56 ID:qPhvH9E7.net

>繰り返す度に報酬の情報が手前に伝播されて
>最後までたどり着く前に評価ができるようになるんだ

単に手前に送るだけでは比較も、矯正も、誤差を減らすこともできない。
その方法で、どうやって最終的な累積報酬を最大化することができるのだ？
強化学習では、環境から得られる最終的な累積報酬を最大化することで学習を行う。

281 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:34:52.37 ID:qPhvH9E7.net

>報酬にたどり着く手前に決まってるだろ

ではその報酬はどういう方法で、算出しているのだ？

282 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:35:43.75 ID:qPhvH9E7.net

>報酬にたどり着く手前に決まってるだろ

ではその報酬はどういう方法で、算出しているのだ？
そしてどうやって
環境から得られる最終的な累積報酬を最大化できるのだ？

283 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:39:21.39 ID:qPhvH9E7.net

>繰り返す度に報酬の情報が手前に伝播されて
>最後までたどり着く前に評価ができるようになるんだ

繰り返す都度に発生する報酬とは何だ？
どうやってそれを感知して、どう計算しているのだ。
環境から得られる最終的な累積報酬を最大化するなら、
永遠と続く計算が必要ではないのか？

284 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:40:36.60 ID:b1hkKvrq.net

>>273
＞AlphaGoは報酬の総和が最大化するような学習をしていない。

>>280
＞強化学習では、環境から得られる最終的な累積報酬を最大化することで学習を行う。

ほんの数レスの間に主張が逆転するバカwww

285 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:41:03.26 ID:qPhvH9E7.net

>ではその報酬はどういう方法で、算出しているのだ？

存在もしない報酬をどう手前に伝播する事が可能なのだ？

286 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:44:06.20 ID:qPhvH9E7.net

>ほんの数レスの間に主張が逆転するバカwww

どこが逆転しているのだ、このバカ。
それすらも判断できない、くそやろう。
AlphaGoは報酬の総和が最大化するような学習をしていない。
AlphaGoはTD学習の強化学習であり、
報酬を計算していない。

ある手を選らび、実際に試して、その手が良いか悪いかを判断する方法をとっている。

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

287 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:44:58.32 ID:b1hkKvrq.net

報酬が存在しなかったら
報酬の総和は常にゼロだし
累積報酬もゼロで最大化もクソもないだろうが
どうして桜井はこんなにバカなんだ

288 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:46:07.60 ID:qPhvH9E7.net

存在もしない報酬をどう手前に伝播する事が可能なのだ？

自分が書いている事もまったく理解できない程の、アホ。
それでも２ｃｈにデタラメを書く、くそ野郎。

289 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:49:36.56 ID:qPhvH9E7.net

>報酬が存在しなかったら

仮定形で物をいうな、このくそやろう。
どうやってその報酬を算出するのだ。
ガタガタ言う前に、質問に答えろ！！！

290 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:51:17.87 ID:b1hkKvrq.net

大バカな桜井にもわかるように、
図のついたサイトを紹介してやるよ
ttp://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/suyara/RL/TD-Learning/

報酬が存在しないのではない
報酬にたどり着いた時の情報を使って
次の試行の時に報酬にたどり着く前に
評価できるようにするのがTD学習だ

報酬が必要ないとか言っている桜井は
TD学習のことを何も知らないバカ

人に説明していただいたありがたいお言葉も理解できない、
何度繰り返しても何も学習できない
学習能力がまるでない能無しだ

291 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:51:21.50 ID:W6mBqLGN.net

桜井って、一時的に記憶できる容量が非常に少ないんだろうなｗ　数分前の自分の発言の内容も忘れて
正反対のことを平気で書いてしまうバカｗ　ま、コピペ主体だから内容を理解してないこともあるんだろうけど
桜井のレスは短くて連投ことを考えると、やっぱり一気に処理できる脳の容量が普通の人より極端に少ないんだろうな
簡単にいうと、バカ。アホアホｗ　

292 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:51:33.81 ID:qPhvH9E7.net

>繰り返す度に報酬の情報が手前に伝播されて
>最後までたどり着く前に評価ができるようになるんだ

繰り返す都度に発生する報酬とは何だ？
どうやってそれを感知して、どう計算しているのだ。

293 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:53:21.32 ID:qPhvH9E7.net

>報酬にたどり着いた時の情報を使って

どうやって報酬を算出するのだ？

294 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:55:25.30 ID:qPhvH9E7.net

>報酬が必要ないとか言っている桜井は
>TD学習のことを何も知らないバカ

AlphaGoのTD学習は報酬を必要としない、強化学習だ。
多くの人工知能が使っている強化学習の方法だ。
現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するもので,
報酬を必要としない強化学習だ。

295 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:57:49.40 ID:qPhvH9E7.net

>報酬が必要ないとか言っている桜井は
>TD学習のことを何も知らないバカ

AlphaGoのTD学習は報酬を必要としない、強化学習だ。
報酬の総和を計算するのは永遠と続く処理が必要なるからだ。
AlphaGoはモンテカルロ探索木で勝敗を判断している。
その都度報酬も計算しなし、報酬の総和も計算する必要はない。

296 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:58:26.65 ID:qPhvH9E7.net

>ほんの数レスの間に主張が逆転するバカwww

どこが逆転しているのだ、このバカ。
それすらも判断できない、くそやろう。
AlphaGoは報酬の総和が最大化するような学習をしていない。
AlphaGoはTD学習の強化学習であり、
報酬を計算していない。

ある手を選らび、実際に試して、その手が良いか悪いかを判断する方法をとっている。

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

297 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 09:59:33.77 ID:qPhvH9E7.net

>TD学習に報酬が必要ないとか

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

AlphaGoはある手を選び、そして実際にセルフプレイで試し見る。
そして勝敗を知る、そしてそこから学習する。
AlphaGoは報酬の総和が最大化するような学習をしていない。
報酬を目的とした学習ではない。

その理由は報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると
非常に効率が悪いからだ。

298 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 10:02:31.22 ID:b1hkKvrq.net

>>297
＞そして実際にセルフプレイで試し見る。
＞そして勝敗を知る、
勝敗を知るということは報酬に辿り着いたということだと
桜井は理解できていないのか？
本当にアホだなwww

299 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 10:11:22.81 ID:W6mBqLGN.net

桜井って、報酬に関して超アホ発言してなかったっけ？

ニューラルネットワークが報酬を望む？　ニューラルネットワークが金とか欲しがるわけないだろ

みたいなバカ発言ｗ

300 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 10:18:27.41 ID:b1hkKvrq.net

alphagoがグーグルから
一銭ももらっていないから
報酬を得ていないとか言ってた
人工知能における報酬が何であるか
まったく理解していない
バカによるアホ発言www

301 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 10:46:21.82 ID:b1hkKvrq.net

報酬を目的としないなら
何を目的とした学習だと言うんだろうね
このアホはwww

302 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 10:46:42.73 ID:W6mBqLGN.net

>>300
そうそう　それｗ
桜井って、10年以上もニューラルネットワークを叫んでいるらしいのに
基本の基本の基本すら理解してないって、ほんと驚くよねｗ

303 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 13:36:09.73 ID:Wq4eZnkf.net

晒しあげ

304 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 14:03:00.06 ID:DIh+3/2R.net

どうして桜井は、こんなにバカなんだ

305 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 14:56:56.22 ID:TGV/Sumf.net

>>267
バカニート詐欺師の桜井恵三は、嘘を繰り返せば本当になると思い込んでるな。

TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

306 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 14:57:23.24 ID:TGV/Sumf.net

>>268
バカニート詐欺師の桜井恵三が嘘を何度書いても無駄だ。

TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

307 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 14:58:08.73 ID:TGV/Sumf.net

>>269
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

308 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 14:58:21.88 ID:TGV/Sumf.net

>>271
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

309 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 14:58:43.41 ID:TGV/Sumf.net

>>273

よくもこの短い文章にバカニート詐欺師の桜井恵三は何重もの妄想とデタラメを詰め込めるなww

AlphaGoは、Google Cloud Platformの上で動作している。純粋なハードウェアは、ノイマン型コンピュータの証拠であるCPU とGPU ハサビス氏本人が明らかにしている。
AlphaGoは、強化学習もトレーニングで使ったが、初期は過去の棋譜から学習している。これもハサビス氏本人が証言している。

ニューラルネットワークは数学モデルであり、ハードウェアではない。
AlphaGoを含む現代の人工知能の大半はニューラルネットワークをソフトウェアで実装している。

ディープラーニングは機械学習のための技術で人間に使うものではない。ジェットエンジンを鳥に無理やりとりつけても動作すらしないのと同じだ。

ましてや、さっぱり売れなかったバカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とディープラーニングは一切関係ない。

310 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 14:58:51.79 ID:TGV/Sumf.net

>>274

よくもこの短い文章にバカニート詐欺師の桜井恵三は何重もの妄想とデタラメを詰め込めるなww

AlphaGoは、Google Cloud Platformの上で動作している。純粋なハードウェアは、ノイマン型コンピュータの証拠であるCPU とGPU ハサビス氏本人が明らかにしている。
AlphaGoは、強化学習もトレーニングで使ったが、初期は過去の棋譜から学習している。これもハサビス氏本人が証言している。

ニューラルネットワークは数学モデルであり、ハードウェアではない。
AlphaGoを含む現代の人工知能の大半はニューラルネットワークをソフトウェアで実装している。

ディープラーニングは機械学習のための技術で人間に使うものではない。ジェットエンジンを鳥に無理やりとりつけても動作すらしないのと同じだ。

ましてや、さっぱり売れなかったバカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とディープラーニングは一切関係ない。

311 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 14:59:25.70 ID:8UDqnxzB.net

>>275

よくもこの短い文章にバカニート詐欺師の桜井恵三は何重もの妄想とデタラメを詰め込めるなww

AlphaGoは、Google Cloud Platformの上で動作している。純粋なハードウェアは、ノイマン型コンピュータの証拠であるCPU とGPU ハサビス氏本人が明らかにしている。
AlphaGoは、強化学習もトレーニングで使ったが、初期は過去の棋譜から学習している。これもハサビス氏本人が証言している。

ニューラルネットワークは数学モデルであり、ハードウェアではない。
AlphaGoを含む現代の人工知能の大半はニューラルネットワークをソフトウェアで実装している。

ディープラーニングは機械学習のための技術で人間に使うものではない。ジェットエンジンを鳥に無理やりとりつけても動作すらしないのと同じだ。

ましてや、さっぱり売れなかったバカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とディープラーニングは一切関係ない。

312 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:00:58.61 ID:8UDqnxzB.net

>>276
報酬を計算するためにモンテカルロ法を遣ったなんてどこの誰が書いてるんだ？
バカニート詐欺師の桜井恵三の妄想は激しいなw

313 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:03:38.19 ID:8UDqnxzB.net

>>278
報酬の仕組みが全くわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三。
報酬をどの契機で渡すかはニューラルネットワーク（数学モデル）によって違う。
ビデオゲームをする際は単位時間あたり、囲碁ならば1手毎だ。
報酬の意味がわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三はゲーム終了まで報酬がないと妄想してる。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜けすぎるwwww

314 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:04:07.37 ID:8UDqnxzB.net

>>276

よくもこの短い文章にバカニート詐欺師の桜井恵三は何重もの妄想とデタラメを詰め込めるなww

AlphaGoは、Google Cloud Platformの上で動作している。純粋なハードウェアは、ノイマン型コンピュータの証拠であるCPU とGPU ハサビス氏本人が明らかにしている。
AlphaGoは、強化学習もトレーニングで使ったが、初期は過去の棋譜から学習している。これもハサビス氏本人が証言している。

ニューラルネットワークは数学モデルであり、ハードウェアではない。
AlphaGoを含む現代の人工知能の大半はニューラルネットワークをソフトウェアで実装している。

ディープラーニングは機械学習のための技術で人間に使うものではない。ジェットエンジンを鳥に無理やりとりつけても動作すらしないのと同じだ。

ましてや、さっぱり売れなかったバカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とディープラーニングは一切関係ない。

315 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:04:26.37 ID:8UDqnxzB.net

>>280

よくもこの短い文章にバカニート詐欺師の桜井恵三は何重もの妄想とデタラメを詰め込めるなww

AlphaGoは、Google Cloud Platformの上で動作している。純粋なハードウェアは、ノイマン型コンピュータの証拠であるCPU とGPU ハサビス氏本人が明らかにしている。
AlphaGoは、強化学習もトレーニングで使ったが、初期は過去の棋譜から学習している。これもハサビス氏本人が証言している。

ニューラルネットワークは数学モデルであり、ハードウェアではない。
AlphaGoを含む現代の人工知能の大半はニューラルネットワークをソフトウェアで実装している。

ディープラーニングは機械学習のための技術で人間に使うものではない。ジェットエンジンを鳥に無理やりとりつけても動作すらしないのと同じだ。

ましてや、さっぱり売れなかったバカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とディープラーニングは一切関係ない。

316 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:04:59.86 ID:8UDqnxzB.net

>>281

よくもこの短い文章にバカニート詐欺師の桜井恵三は何重もの妄想とデタラメを詰め込めるなww

AlphaGoは、Google Cloud Platformの上で動作している。純粋なハードウェアは、ノイマン型コンピュータの証拠であるCPU とGPU ハサビス氏本人が明らかにしている。
AlphaGoは、強化学習もトレーニングで使ったが、初期は過去の棋譜から学習している。これもハサビス氏本人が証言している。

ニューラルネットワークは数学モデルであり、ハードウェアではない。
AlphaGoを含む現代の人工知能の大半はニューラルネットワークをソフトウェアで実装している。

ディープラーニングは機械学習のための技術で人間に使うものではない。ジェットエンジンを鳥に無理やりとりつけても動作すらしないのと同じだ。

ましてや、さっぱり売れなかったバカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材とディープラーニングは一切関係ない。
>>282

317 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:05:09.26 ID:8UDqnxzB.net

>>282

報酬の仕組みが全くわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三。
報酬をどの契機で渡すかはニューラルネットワーク（数学モデル）によって違う。
ビデオゲームをする際は単位時間あたり、囲碁ならば1手毎だ。
報酬の意味がわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三はゲーム終了まで報酬がないと妄想してる。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜けすぎるwwww

318 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:05:34.69 ID:8UDqnxzB.net

>>283

報酬の仕組みが全くわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三。
報酬をどの契機で渡すかはニューラルネットワーク（数学モデル）によって違う。
ビデオゲームをする際は単位時間あたり、囲碁ならば1手毎だ。
報酬の意味がわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三はゲーム終了まで報酬がないと妄想してる。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜けすぎるwwww

319 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:05:48.79 ID:8UDqnxzB.net

>>285

報酬の仕組みが全くわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三。
報酬をどの契機で渡すかはニューラルネットワーク（数学モデル）によって違う。
ビデオゲームをする際は単位時間あたり、囲碁ならば1手毎だ。
報酬の意味がわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三はゲーム終了まで報酬がないと妄想してる。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜けすぎるwwww

320 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:06:14.37 ID:8UDqnxzB.net

>>285
バカニート詐欺師の桜井恵三が妄想するトンデモ人工知能は、この世に存在しない。

321 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:06:25.24 ID:8UDqnxzB.net

>>285

報酬の仕組みが全くわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三。
報酬をどの契機で渡すかはニューラルネットワーク（数学モデル）によって違う。
ビデオゲームをする際は単位時間あたり、囲碁ならば1手毎だ。
報酬の意味がわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三はゲーム終了まで報酬がないと妄想してる。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜けすぎるwwww

322 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:06:38.30 ID:8UDqnxzB.net

>>286

報酬の仕組みが全くわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三。
報酬をどの契機で渡すかはニューラルネットワーク（数学モデル）によって違う。
ビデオゲームをする際は単位時間あたり、囲碁ならば1手毎だ。
報酬の意味がわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三はゲーム終了まで報酬がないと妄想してる。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜けすぎるwwww

323 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:07:01.40 ID:8UDqnxzB.net

>>288
>>278
報酬の仕組みが全くわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三。
報酬をどの契機で渡すかはニューラルネットワーク（数学モデル）によって違う。
ビデオゲームをする際は単位時間あたり、囲碁ならば1手毎だ。
報酬の意味がわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三はゲーム終了まで報酬がないと妄想してる。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜けすぎるwwww

324 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:07:23.52 ID:8UDqnxzB.net

>>288
自分が書いてることも全く理解してないのは詐欺師の桜井恵三だな。

325 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:07:31.54 ID:8UDqnxzB.net

>>289
>>278
報酬の仕組みが全くわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三。
報酬をどの契機で渡すかはニューラルネットワーク（数学モデル）によって違う。
ビデオゲームをする際は単位時間あたり、囲碁ならば1手毎だ。
報酬の意味がわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三はゲーム終了まで報酬がないと妄想してる。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜けすぎるwwww

326 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:08:01.02 ID:8UDqnxzB.net

>>289
論破されて逆ギレするバカニート詐欺師の桜井恵三www

327 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:09:22.75 ID:dVUE0+ni.net

>>291
その通り。バカニート詐欺師の桜井恵三は、典型的な馬鹿。
鶏以下の記憶力だな。

328 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:09:40.43 ID:dVUE0+ni.net

>>290
完璧に論破されたバカニート詐欺師の桜井恵三wwww

329 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:10:04.91 ID:dVUE0+ni.net

>>293
大バカな桜井にもわかるように、
図のついたサイトを紹介してやるよ
ttp://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/suyara/RL/TD-Learning/

報酬が存在しないのではない
報酬にたどり着いた時の情報を使って
次の試行の時に報酬にたどり着く前に
評価できるようにするのがTD学習だ

報酬が必要ないとか言っている桜井は
TD学習のことを何も知らないバカ

人に説明していただいたありがたいお言葉も理解できない、
何度繰り返しても何も学習できない
学習能力がまるでない能無しだ

330 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:10:22.04 ID:dVUE0+ni.net

>>294
大バカな桜井にもわかるように、
図のついたサイトを紹介してやるよ
ttp://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/suyara/RL/TD-Learning/

報酬が存在しないのではない
報酬にたどり着いた時の情報を使って
次の試行の時に報酬にたどり着く前に
評価できるようにするのがTD学習だ

報酬が必要ないとか言っている桜井は
TD学習のことを何も知らないバカ

人に説明していただいたありがたいお言葉も理解できない、
何度繰り返しても何も学習できない
学習能力がまるでない能無しだ

331 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:11:04.76 ID:dVUE0+ni.net

>>294
報酬がないなら強化学習が成り立たない。
人工知能の基本もわかってない間抜けなバカニート詐欺師の桜井恵三ww

332 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:11:11.43 ID:dVUE0+ni.net

>>294
大バカな桜井にもわかるように、
図のついたサイトを紹介してやるよ
ttp://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/suyara/RL/TD-Learning/

報酬が存在しないのではない
報酬にたどり着いた時の情報を使って
次の試行の時に報酬にたどり着く前に
評価できるようにするのがTD学習だ

報酬が必要ないとか言っている桜井は
TD学習のことを何も知らないバカ

人に説明していただいたありがたいお言葉も理解できない、
何度繰り返しても何も学習できない
学習能力がまるでない能無しだ

333 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:11:41.52 ID:dVUE0+ni.net

>>295

報酬がないなら強化学習が成り立たない。
人工知能の基本もわかってない間抜けなバカニート詐欺師の桜井恵三ww

334 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:11:59.96 ID:dVUE0+ni.net

>>296

報酬がないなら強化学習が成り立たない。
人工知能の基本もわかってない間抜けなバカニート詐欺師の桜井恵三ww

335 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:12:24.51 ID:dVUE0+ni.net

>>297
>>294
報酬がないなら強化学習が成り立たない。
人工知能の基本もわかってない間抜けなバカニート詐欺師の桜井恵三ww

336 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:12:32.59 ID:dVUE0+ni.net

気持ち悪い顔のバカニート詐欺師の桜井恵三は、71歳にもなって童貞かwwwwww
異様に気持ち悪い顔で、バカニートだから仕方ないなwwwwww

337 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:58:47.94 ID:qPhvH9E7.net

>報酬が存在しないのではない
>報酬にたどり着いた時の情報を使って
>次の試行の時に報酬にたどり着く前に

そのたどりつく前の報酬はどうやって算出するのだ。
たどりついた報酬はどうやって算出したのだ。
そしてどのような報酬が獲得できるのだ？
７時間前からな何度聞いても
その報酬がどう算出されたか、返答ができない。

338 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 15:59:30.13 ID:qPhvH9E7.net

>繰り返す度に報酬の情報が手前に伝播されて
>最後までたどり着く前に評価ができるようになるんだ

繰り返す都度に発生する報酬とは何だ？
どうやってそれを感知して、どう計算しているのだ。

339 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:02:13.96 ID:qPhvH9E7.net

>繰り返す度に報酬の情報が手前に伝播されて
>最後までたどり着く前に評価ができるようになるんだ

下記のプロセスでそのような報酬が発生するとか、伝播される部分はない。


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。

340 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:05:21.76 ID:qPhvH9E7.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。

AlphaGoは達人との誤差を発見して、誤差を減らして調節して、
自ら新たな戦略を学び取っているだけだ。

AlphaGoの学習のプロセスには
なんら報酬を得ることも、報酬を与えられる手順は存在しない。

341 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:08:31.31 ID:qPhvH9E7.net

>AlphaGoは達人との誤差を発見して、誤差を減らして調節して、
>自ら新たな戦略を学び取っているだけだ。

AlphaGoは勝ちたいとも、学びたいとも、報酬を得たいとも思っていない。
単にAlphaGoは達人との誤差を発見して、誤差を減らして調節して、
自ら新たな戦略を学び取るようにされているだけだ。
その結果、AlphaGoは勝ちたいとも、学びたいとも、報酬を得たいとも思わなくてとも
何千万手の棋譜を学ぶことも、何万回でもセルフプレイがができる。

342 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:11:37.24 ID:W6mBqLGN.net

おい、バカ桜井！

どうしてお前は、自分だけが正しいと思い込めるんだ？ｗ
開発者やその会社が公式に発表している内容を、どうして素人のお前が、それは間違いで
自分だけが正しいと思い込めるんだ？ｗ

ほんと、お前、絶対に精神病だわ　人格も酷いし、糞みたいだし、知能は虫以下だしｗ

343 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:12:08.04 ID:qPhvH9E7.net

>報酬が存在しないのではない
>報酬にたどり着いた時の情報を使って
>次の試行の時に報酬にたどり着く前に
>評価できるようにするのがTD学習だ

報酬が存在しなのに、どうやってたどりつく前に
評価が可能なのだ？
何の評価なのだ。

このバカ、自分でも理解できない説明をするアホ。

344 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:13:05.37 ID:qPhvH9E7.net

>>開発者やその会社が公式に発表している内容を、どうして素人のお前が、それは間違いで

>報酬が存在しないのではない
>報酬にたどり着いた時の情報を使って
>次の試行の時に報酬にたどり着く前に
>評価できるようにするのがTD学習だ

報酬が存在しなのに、どうやってたどりつく前に
評価が可能なのだ？
何の評価なのだ。

このバカ、自分でも理解できない説明をするアホ。

345 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:15:16.26 ID:qPhvH9E7.net

>>開発者やその会社が公式に発表している内容を、どうして素人のお前が、それは間違いで

グーグルがAlphaGoに報酬を目的で学習させたと言う説明はない。
どこに、その会社が公式に発表しているのか、それを見せろ。

グーグルの説明はこうだ。

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。

346 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:15:45.14 ID:qPhvH9E7.net

グーグルがAlphaGoに報酬を目的で学習させたと言う説明はない。
どこに、その会社が公式に発表しているのか、それを見せろ。

347 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:17:22.26 ID:qPhvH9E7.net

>開発者やその会社が公式に発表している内容を、どうして素人のお前が、それは間違いで
>自分だけが正しいと思い込めるんだ？ｗ

どうもこれも嘘のようだな。
ウソを言って、その言い訳に次のウソを言う。
バカニート得意のウソのスパイラル。
ウソつき、バカニート。

348 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:19:07.49 ID:qPhvH9E7.net

>報酬が存在しないのではない
>報酬にたどり着いた時の情報を使って
>次の試行の時に報酬にたどり着く前に
>評価できるようにするのがTD学習だ

報酬が存在しなのに、どうやってたどりつく前に
評価が可能なのだ？
何の評価なのだ。

このバカ、自分でも理解できない説明をするアホ。

349 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:24:23.48 ID:qPhvH9E7.net

>開発者やその会社が公式に発表している内容を、どうして素人のお前が、それは間違いで
>自分だけが正しいと思い込めるんだ？ｗ

どうもこれも嘘のようだな。
ウソを言って、その言い訳に次のウソを言う。
バカニート得意のウソのスパイラル。
ウソつき、バカニート。

350 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:25:33.68 ID:b1hkKvrq.net

桜井は本当にアホだな
報酬があるから評価が可能なんだ
報酬がなかったら評価そのものが不可能だ
桜井は何を元に評価していると妄想しているんだ
どうして桜井はこんなにバカなんだ

351 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:27:47.17 ID:qPhvH9E7.net

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もウソ。
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれているもウソ。
強化学習をする AlphaGo にとっての最大の報酬は、盤上の自陣を最大化することもウソ。
たとえば、AlphaGo は、当初はディープラーニングのみを行い強化学習を行わない、もウソ。
ディープラーニングと強化学習は別物、それを同時に行うのが深層強化学習もウソ。
ドワンゴの GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、GPUに特化したクラウド基盤とも言えるもウソ。
TensorFlow は、ディープラーニング用のニューラルネットワークで今最も有名なソフトウェアなんだがもウソ。
AlphaGoはプログラムもウソ。
a close-door match =”The match was played behind closed doors. ” だろ もウソ。
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？ もウソ。
Wiredのプロの翻訳家の訳も非公開になっているもウソ。
今はアナログ回路ではデジタル回路の性能には全くかなわないらしいもウソ。
生物の種の数は研究者によって190万種だったり870万種だったりするもウソ
俺のウソを暴いたもウソ。
離散値しか示さないから、そろばんはデジタル計算器なんだよ もウソ。
音素が存在するもウソ。
πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能ウソ。

バカニートの言う事は全部がウソ。

352 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:28:47.04 ID:qPhvH9E7.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

353 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:30:10.70 ID:qPhvH9E7.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

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
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に囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁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
勝つ方法を学習するのです。

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。

354 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:31:47.55 ID:qPhvH9E7.net

>報酬があるから評価が可能なんだ

AlphaGoの報酬の実体は何だ？
AlphaGoは勝ちたいと思っているのか？
そしてどのような計算をして報酬が分かるのだ？

355 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:33:26.42 ID:qPhvH9E7.net

>AlphaGoの報酬の実体は何だ？
>AlphaGoは勝ちたいと思っているのか？

AlphaGoは勝ちたいとも、学びたいとも、報酬を得たいとも思っていない。
単にAlphaGoは達人との誤差を発見して、誤差を減らして調節して、
自ら新たな戦略を学び取るようにされているだけだ。
その結果、AlphaGoは勝ちたいとも、学びたいとも、報酬を得たいとも思わなくてとも
何千万手の棋譜を学ぶことも、何万回でもセルフプレイがができる。

356 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:36:01.62 ID:qPhvH9E7.net

>報酬があるから評価が可能なんだ

報酬の実体も説明できないで、あるあるだけ主張する、このバカニート。
逆小保方シンドロームだ。

何時間経過しても、何でお前が報酬を説明できないかと言えば、
AlphaGoが報酬など目当てにしていないからだ。

357 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:37:59.25 ID:qPhvH9E7.net

>報酬があるから評価が可能なんだ

ウソをウソで誤魔化すバカニート。

AlphaGoは達人との誤差を発見して、誤差を減らして調節して、
自ら新たな戦略を学び取っているだけだ。

AlphaGoの学習のプロセスには
なんら報酬を得ることも、報酬を与えられる手順は存在しない。

358 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:38:37.83 ID:qPhvH9E7.net

TD学習

現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するものである．

TD学習ではTD誤差と呼ばれるものを用いて，この誤差を0に近づけていくという方法で学習を進める．
TD誤差とは，現在の状態の評価値と実際に行動してみて，その状態の評価が正しかったかどうかという誤差である．

TD誤差とは、自分が行動する前に思っていた行動の評価値と、実際行動してみて評価したその行動の評価値との誤差のことである。

359 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:39:26.24 ID:qPhvH9E7.net

>報酬があるから評価が可能なんだ

AlphaGoはTD学習の強化学習だから報酬を必要としない。
報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

360 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:41:24.70 ID:qPhvH9E7.net

>報酬があるから評価が可能なんだ

ウソをウソで誤魔化すバカニート。
ウソのスパイラル！！！！

361 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:45:18.70 ID:10ffZ8yu.net

>>337

報酬の仕組みが全くわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三。
報酬をどの契機で渡すかはニューラルネットワーク（数学モデル）によって違う。
ビデオゲームをする際は単位時間あたり、囲碁ならば1手毎だ。
報酬の意味がわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三はゲーム終了まで報酬がないと妄想してる。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜けすぎるwwww

362 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:45:33.38 ID:10ffZ8yu.net

>>338

報酬の仕組みが全くわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三。
報酬をどの契機で渡すかはニューラルネットワーク（数学モデル）によって違う。
ビデオゲームをする際は単位時間あたり、囲碁ならば1手毎だ。
報酬の意味がわかってないバカニート詐欺師の桜井恵三はゲーム終了まで報酬がないと妄想してる。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜けすぎるwwww

363 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:47:02.89 ID:10ffZ8yu.net

>>339
強化学習って書いてあるな。報酬が必要なのはそこだ。
またまた、無知を晒すバカニート詐欺師の桜井恵三www

364 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:47:56.14 ID:10ffZ8yu.net

>>340
わっはっはっはっはっはっは！ またまた大間違いだな。バカニート詐欺師・桜井恵三！！

> 人工知能では報酬の最大化を目指していない。
> 報酬の最適化は絶対に無理だ。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457599035/422
http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457599035/430

大間違いだ。
強化学習は一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策(policy)を学習する。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92

バカニート詐欺師・桜井恵三は人工知能を全く知らないことがまたまたバレたなｗｗ

365 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:48:22.70 ID:10ffZ8yu.net

>>341
わっはっはっはっはっはっは！ またまた大間違いだな。バカニート詐欺師・桜井恵三！！

> 人工知能では報酬の最大化を目指していない。
> 報酬の最適化は絶対に無理だ。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457599035/422
http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457599035/430

大間違いだ。
強化学習は一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策(policy)を学習する。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92

バカニート詐欺師・桜井恵三は人工知能を全く知らないことがまたまたバレたなｗｗ

366 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:49:25.04 ID:10ffZ8yu.net

>>341
間抜けなバカニート詐欺師の桜井恵三。
AlphaGoに感情があると妄想してるのか？
人工知能でいう報酬に感情は関係ない。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜け過ぎるwww

367 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 16:50:47.79 ID:W6mBqLGN.net

ほんと、表面上の字面でしか意味を理解できないバカ、桜井
だから、痴呆老人も真っ青だと言われるんだよｗ
ほんと、桜井がやってることはチャットボットそのものじゃないか
相手のレスを字面だけでレスを返す　ほら　そのものｗ

368 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 17:34:58.77 ID:10ffZ8yu.net

>このバカ、自分でも理解できない説明をするアホ。

バカニート詐欺師の桜井恵三のことだな。

369 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 17:35:35.32 ID:10ffZ8yu.net

>>344

大バカな桜井にもわかるように、
図のついたサイトを紹介してやるよ
ttp://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/suyara/RL/TD-Learning/

報酬が存在しないのではない
報酬にたどり着いた時の情報を使って
次の試行の時に報酬にたどり着く前に
評価できるようにするのがTD学習だ

報酬が必要ないとか言っている桜井は
TD学習のことを何も知らないバカ

人に説明していただいたありがたいお言葉も理解できない、
何度繰り返しても何も学習できない
学習能力がまるでない能無しだ

370 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 17:36:22.77 ID:10ffZ8yu.net

>>345
大バカな桜井にもわかるように、
図のついたサイトを紹介してやるよ
ttp://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/suyara/RL/TD-Learning/

報酬が存在しないのではない
報酬にたどり着いた時の情報を使って
次の試行の時に報酬にたどり着く前に
評価できるようにするのがTD学習だ

報酬が必要ないとか言っている桜井は
TD学習のことを何も知らないバカ

人に説明していただいたありがたいお言葉も理解できない、
何度繰り返しても何も学習できない
学習能力がまるでない能無しだ

371 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 17:36:33.52 ID:10ffZ8yu.net

>>346
大バカな桜井にもわかるように、
図のついたサイトを紹介してやるよ
ttp://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/suyara/RL/TD-Learning/

報酬が存在しないのではない
報酬にたどり着いた時の情報を使って
次の試行の時に報酬にたどり着く前に
評価できるようにするのがTD学習だ

報酬が必要ないとか言っている桜井は
TD学習のことを何も知らないバカ

人に説明していただいたありがたいお言葉も理解できない、
何度繰り返しても何も学習できない
学習能力がまるでない能無しだ

372 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 17:38:19.95 ID:W6mBqLGN.net

アホ桜井はニューラルネットワークがアナログ実装で
計算式がなく、「直感的」に学習してくれると信じてるアホだｗ

373 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 17:54:07.29 ID:10ffZ8yu.net

>>347
バカニート詐欺師の桜井恵三がまた嘘をついてるのかw

374 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 17:54:34.05 ID:10ffZ8yu.net

>>348
わっはっはっはっはっはっは！ またまた大間違いだな。バカニート詐欺師・桜井恵三！！

> 人工知能では報酬の最大化を目指していない。
> 報酬の最適化は絶対に無理だ。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457599035/422
http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457599035/430

大間違いだ。
強化学習は一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策(policy)を学習する。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92

バカニート詐欺師・桜井恵三は人工知能を全く知らないことがまたまたバレたなｗｗ

375 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 17:54:56.42 ID:10ffZ8yu.net

>>349
わっはっはっはっはっはっは！ またまた大間違いだな。バカニート詐欺師・桜井恵三！！

> 人工知能では報酬の最大化を目指していない。
> 報酬の最適化は絶対に無理だ。

http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457599035/422
http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1457599035/430

大間違いだ。
強化学習は一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策(policy)を学習する。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92

バカニート詐欺師・桜井恵三は人工知能を全く知らないことがまたまたバレたなｗｗ

376 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 19:15:21.43 ID:b1hkKvrq.net

桜井は強化学習における報酬を
金や地位や名誉みたいなものだと
思っているようだな

桜井恵三はいったいどこまでバカなんだ
桜井恵三のバカさ加減は宇宙の原子全部よりも限りがない

377 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 19:18:54.40 ID:W6mBqLGN.net

桜井って、簡単なニューラルネットワークのプログラムも書いたことないんだろ？
なんでこんなに傲慢なんだｗ　しかも、全然ものしらないしｗ

378 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 20:07:37.63 ID:Wq4eZnkf.net

晒しあげ

379 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 20:34:43.11 ID:10ffZ8yu.net

>>351
嘘つき詐欺師の桜井恵三は嘘に嘘を重ねるからどんどん答えに窮する。
何も答えられなくなって、狂ったようにコピペを繰り返すばかり。
詐欺師の桜井恵三はボコボコに叩かれている。
さらに嘘を上塗りするから、これからはもっとボコボコにされる。
バカニート詐欺師の桜井恵三はもう、ぼこぼこ、ぼこぼこ、ぼこぼこ、ぼこぼこでやり放題にボコボコにされる。ボコボコボコボコｗｗｗｗ

詐欺師の桜井恵三が嘘つきなのは、みんなが知っている事実だ。
今回もまたバカニート詐欺師の桜井恵三のウソつきを再度証明できた。
バカニート詐欺師の桜井恵三の嘘はまた暴かれた。
詐欺師の桜井恵三がウソを何度書いてもウソだ。

生物の種の数が違うというのも嘘。
-> 研究者によって190万種だったり870万種だったりする。

ソロバンが扱うデータがアナログ計算機というのもウソ。
-> 離散値しか示せないソロバンはデジタル計算機である。

音素が存在しないというのもウソ。
-> 多くの言語学者が音素の存在を認め、その上で理論を構築している。

πは実数ではなく、数字でないというのもウソ。
-> 円周率πは無理数である。つまり実数であり、当然数字でもある。

πをソロバンで扱うことができるというのもウソ
-> 有限の桁数しか表示できないソロバンでは無理数であるπは表示できない。

計算尺ではπを扱えないというのもウソ
-> 計算尺によっては、πを示す位置がある。

整数はデジタルでないというのもウソ
-> 離散した数値でデータを表すのがデジタル。整数に離散しているのは明確にデジタルである。

そろばんの珠はスライドするので、連続値を示すというのもウソ
-> ソロバンの珠は中間値を使わない。珠がどちらかに寄った状態の数字しかとらない。

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ないというのもウソ。
-> Google の発表に Google Cloud Platform (ノイマン型コンピュータ)を利用していると明記されている。

AlphaGo の対局中に、Google Cloud Platform 利用していていないのうのもウソ。
-> AlphaGo の責任者ハサビス氏がはっきりネットを利用していると明言している。桜井恵三は behind the door (非公開に)という熟語すら知らずに誤読していたことも明らかとなった。

バカニート詐欺師の桜井恵三の言う事は全部がウソ。
バカニート詐欺師の桜井恵三の言う事は初めから最後までがウソ。

インチキ英語教材の効果ももちろん大嘘。
俺、ちょっと詐欺師の桜井恵三をぼこぼこにし過ぎたかな？
バカニート詐欺師の桜井恵三が相手だと、ついつい気合いが入り過ぎる。

380 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 20:35:10.70 ID:10ffZ8yu.net

>>352
茂木健一郎もPRESIDENT で桜井恵三のデタラメ理論を否定している。

> 英語習得に、マジックなどない。敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

つまり、バカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はいらないと茂木 健一郎がPRESIDENTで証言しているということか。

繰り返しは普通の学習法の基本だからな。
バカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材だけは使ってはいけないということ。

381 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 20:35:44.69 ID:10ffZ8yu.net

>>353
もう一度詐欺師の桜井恵三の惨めな敗北を確定しておく。

もはやどんなに言い訳しても無駄だ。
詐欺師の桜井恵三がつきたおしてきた嘘は、Google の発表により完全に否定されている。
3月の対局発表で嘘が明らかになったのは詐欺師の桜井恵三だった。

詐欺師の桜井恵三> AlphaGo は Google Cloud Platform を使っていない。
-> 使っていると Google / DeepMind の CEO 自らが発表した。

“During the matches, the AlphaGo is to be operated on the GoogleCloud,” said the CEO,

詐欺師の桜井> 対局中はネットワーク接続されていない。
-> ネット接続されると再度明言された。

詐欺師の桜井> 対局中は Google Cloud Platform を利用しない。
-> 対局中は Google Cloud Platform を利用すると明言された。

詐欺師の桜井> 対局は Google のオフィスで行われる。
-> フォーシーズンズホテルで行われると発表された。

ディープラーニングがコンピュータ用の技術であることを知らなかったことにはじまり、
嘘の上塗りをしてごまかし続けてきたが、そのたびに大嘘が暴かれてきた。
詐欺師の桜井恵三の嘘の上塗りの変遷は以下のとおりである。

(詐欺師の桜井)「ディープラーニングで英語学習ができる」
(反論) ディープラーニングは人工知能、つまりコンピュータ用の技術であり、人間に使うものではない。

(詐欺師の桜井)「人工知能は特別なアナログコンピュータでノイマン型コンピュータ(普通のデジタルコンピュータ)とは違うはずだ。」
(反論) 現代の人工知能のほとんどはノイマン型コンピュータで動いている。

(詐欺師の桜井) 「人工知能がノイマン型コンピュータで動くはずがない。ニューラルネットワークという専用ハードウェアで動いているはずだ。」
(反論) 「ニューラルネットワークはソフトウェアのことを指す。Google のニューラルネットワークもソフトウェアで構築されている。」

(詐欺師の桜井) 「Google が開発した碁用の人工知能 AlphaGo も専用ハードウェアで動いているはずだ。」
(反論) Google は AlphaGo は Google Cloud Platfrom (ノイマン型コンピュータ)をフルに活用していると発表している。

(詐欺師の桜井) 「AlphaGo は Google Cloud Platfrom を学習で使っているだけだ。対局中は使ってないにきまってる。だから対局中はネット接続してないはずだ。」
(反論) Google は対局ではネット接続しているし、対局中 Google Cloud Platform を使うと明言した。

インチキ詐欺師の桜井恵三がどんなに嘘をついても無駄なのだ。
コンピュータ知識もゼロの詐欺師の桜井恵三が妄想を繰り広げても嘘はすぐに暴かれる。観念しろ。

382 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 20:35:58.57 ID:10ffZ8yu.net

>>354
もう一度詐欺師の桜井恵三の惨めな敗北を確定しておく。

もはやどんなに言い訳しても無駄だ。
詐欺師の桜井恵三がつきたおしてきた嘘は、Google の発表により完全に否定されている。
3月の対局発表で嘘が明らかになったのは詐欺師の桜井恵三だった。

詐欺師の桜井恵三> AlphaGo は Google Cloud Platform を使っていない。
-> 使っていると Google / DeepMind の CEO 自らが発表した。

“During the matches, the AlphaGo is to be operated on the GoogleCloud,” said the CEO,

詐欺師の桜井> 対局中はネットワーク接続されていない。
-> ネット接続されると再度明言された。

詐欺師の桜井> 対局中は Google Cloud Platform を利用しない。
-> 対局中は Google Cloud Platform を利用すると明言された。

詐欺師の桜井> 対局は Google のオフィスで行われる。
-> フォーシーズンズホテルで行われると発表された。

ディープラーニングがコンピュータ用の技術であることを知らなかったことにはじまり、
嘘の上塗りをしてごまかし続けてきたが、そのたびに大嘘が暴かれてきた。
詐欺師の桜井恵三の嘘の上塗りの変遷は以下のとおりである。

(詐欺師の桜井)「ディープラーニングで英語学習ができる」
(反論) ディープラーニングは人工知能、つまりコンピュータ用の技術であり、人間に使うものではない。

(詐欺師の桜井)「人工知能は特別なアナログコンピュータでノイマン型コンピュータ(普通のデジタルコンピュータ)とは違うはずだ。」
(反論) 現代の人工知能のほとんどはノイマン型コンピュータで動いている。

(詐欺師の桜井) 「人工知能がノイマン型コンピュータで動くはずがない。ニューラルネットワークという専用ハードウェアで動いているはずだ。」
(反論) 「ニューラルネットワークはソフトウェアのことを指す。Google のニューラルネットワークもソフトウェアで構築されている。」

(詐欺師の桜井) 「Google が開発した碁用の人工知能 AlphaGo も専用ハードウェアで動いているはずだ。」
(反論) Google は AlphaGo は Google Cloud Platfrom (ノイマン型コンピュータ)をフルに活用していると発表している。

(詐欺師の桜井) 「AlphaGo は Google Cloud Platfrom を学習で使っているだけだ。対局中は使ってないにきまってる。だから対局中はネット接続してないはずだ。」
(反論) Google は対局ではネット接続しているし、対局中 Google Cloud Platform を使うと明言した。

インチキ詐欺師の桜井恵三がどんなに嘘をついても無駄なのだ。
コンピュータ知識もゼロの詐欺師の桜井恵三が妄想を繰り広げても嘘はすぐに暴かれる。観念しろ。

383 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 20:36:25.35 ID:10ffZ8yu.net

>>355
間抜けなバカニート詐欺師の桜井恵三。
AlphaGoに感情があると妄想してるのか？
人工知能でいう報酬に感情は関係ない。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜け過ぎるwww

384 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 20:36:41.80 ID:10ffZ8yu.net

>>356

間抜けなバカニート詐欺師の桜井恵三。
AlphaGoに感情があると妄想してるのか？
人工知能でいう報酬に感情は関係ない。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜け過ぎるwww

385 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 20:36:53.57 ID:10ffZ8yu.net

>>357

間抜けなバカニート詐欺師の桜井恵三。
AlphaGoに感情があると妄想してるのか？
人工知能でいう報酬に感情は関係ない。
バカニート詐欺師の桜井恵三は間抜け過ぎるwww

386 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 20:37:16.65 ID:10ffZ8yu.net

>>358
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

387 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 20:38:09.52 ID:10ffZ8yu.net

>>359
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

388 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 20:38:55.95 ID:10ffZ8yu.net

>>360
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

389 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 20:39:31.03 ID:DIh+3/2R.net

敗北確定の負け犬バカニート詐欺師、桜井恵三が悪あがきで
コピペ連投したところで桜井のマヌケさを世に広布するだけ

それが「宣伝」だって言うんだから、バカにもほどがある

390 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 21:24:38.17 ID:qPhvH9E7.net

>報酬があるから評価が可能なんだ

ウソつき野郎。
報酬の実体も説明できないで、あるあるだけ主張する、このバカニート。
あるあるだけの小保方シンドローム。

何時間経過しても、何でお前が報酬を説明できないかと言えば、
AlphaGoが報酬など目当てにしていないからだ。

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

AlphaGoを報酬を求めてなんかいない。

391 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 21:26:15.97 ID:qPhvH9E7.net

>AlphaGoを報酬を求めてなんかいない。

AlphaGoの学習を見れば、報酬を求めていないことが証明できる。

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。

ウソつきバカニート。

392 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 21:28:03.42 ID:qPhvH9E7.net

バカニートはウソを何度も続けると真実になると思っている。
ウソは何回続けてもウソはウソだ。

ウソを続ければ、どんどんウソが明確になる。

ウソを次のウソで誤魔化す、バカニート。

393 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 21:33:34.73 ID:DIh+3/2R.net

バカニート詐欺師、桜井恵三
自信満々だったmakuskeでは10数人の惨敗に終わったよな

いつまでたってもマヌケな妄想通りに「実践者は数万人規模」にならない理由を教えてやろう

一番の理由は桜井恵三がバカだからだよ

一連のスレで指摘され尽くしているが、そんなバカが どこかからのコピペを連投するんだが、
バカであるためコピペの内容を正しく理解できない

そんなバカの言い分は、いくら連投、マルチポストしたところで、
誰かの心を揺さぶるような説得力を持つはずがないんだよ

空虚な文字列は誰にも響かない
だから、バカニート詐欺師 桜井恵三はいつまでたっても成功するわけがない

わかったか？ バカ桜井

394 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 21:40:22.96 ID:DIh+3/2R.net

学習について語りながら、自らが一番学習しない桜井恵三

他人の意見に耳を傾けで誤りを認めるはことをせず、
幼稚園児のように「それはウソだ」の繰り返し

バカであるゆえ誤りが誤りを呼び、ウソの上塗りで桜井恵三の言い分は
とっくに破綻していることに気が付かないマヌケっぷり

桜井を見てると頭と性格が悪いって本当に不幸なことだなと思うな（笑）

395 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 21:44:18.50 ID:DIh+3/2R.net

バカニート詐欺師、桜井恵三の詐欺に騙されるのは、桜井恵三以上のバカだけ

桜井恵三を上回るバカは、この世には存在しないので、結果 誰も桜井恵三には 騙されない

終了w

396 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 21:47:39.63 ID:b1hkKvrq.net

桜井はなんでAlphaGoの報酬がないと思っているんだ？
囲碁プログラムであるAlphaGoにとっての報酬は碁での勝利
つまりは盤面における地の多さなのは誰の目にも明らかだから
誰も言わなかっただけだ
わからなかったのは桜井だけだこのバカ

397 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 22:04:41.73 ID:jHKdf/yT.net

どうして桜井は、こんなにバカなんだ

398 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 22:10:21.03 ID:jHKdf/yT.net

>>392
>ウソは何回続けてもウソはウソだ。
>
>ウソを続ければ、どんどんウソが明確になる。

バカ桜井は鏡に向かって自問自答してんだろんなwww

399 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 22:22:33.07 ID:10ffZ8yu.net

>>390
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

400 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 22:22:58.05 ID:10ffZ8yu.net

>>391
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

401 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 22:23:08.24 ID:10ffZ8yu.net

>>392
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

402 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 22:39:27.66 ID:W6mBqLGN.net

桜井は、底が無いバカなのに
なんで自分が正しい、自分は賢いと思えるのか理解できないわｗ

403 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 22:43:30.93 ID:N9eo9vcf.net

さ っき言ったことも忘れて
く りかえす矛盾の数々
ら くをしたくてコピペ依存
い い加減な理解で
け いそつな発言ばかり
い きを吐くようにウソを吐く
ぞ うきんのような加齢臭
う そつきバカニート詐欺師

404 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 22:48:45.35 ID:qPhvH9E7.net

ホラッチョ・バカニート

バカニートはウソを何度も続けると真実になると思っている。
ウソは何回続けてもウソはウソだ。

ウソを続ければ、どんどんウソが明確になる。

ウソを次のウソで誤魔化す、ホラッチョ・バカニート。

405 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 22:56:14.50 ID:qPhvH9E7.net

>囲碁プログラムであるAlphaGoにとっての報酬は碁での勝利
>つまりは盤面における地の多さなのは誰の目にも明らかだから
>誰も言わなかっただけだ

盤面における地の多さが報酬であれば、対極終了でなければ
その報酬は獲得できない事になる。

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
トレーニングした段階では、真似ているだけだから報酬はゼロ、
つまり何も学習できてない事になる。

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では、
AlphaGoが勝ちと負けを体験しているのだから、報酬はゼロだ。
AlphaGoは盤面における地の多さを報酬とする学習はまったく不能と言う事になる。

406 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 22:58:22.66 ID:0pN03Ja3.net

>>405
>AlphaGoは盤面における地の多さを報酬とする学習はまったく不能と言う事になる。

それでもプロ棋士に勝つという事実をどう説明するんだ？ バカ

407 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 22:59:00.75 ID:qPhvH9E7.net

>囲碁プログラムであるAlphaGoにとっての報酬は碁での勝利
>つまりは盤面における地の多さなのは誰の目にも明らかだから
>誰も言わなかっただけだ

つまりAlphaGoは盤面における地の多さを報酬する学習は何もできていない事が証明された。
バカニートは後先を考えないウソを言うから、あとから先のウソが必ずばれる。
お前らのアホが、ホラッチョ川上のようなウソつくのは絶対に無理だ。

408 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:00:31.73 ID:0pN03Ja3.net

>>407
>つまりAlphaGoは盤面における地の多さを報酬する学習は何もできていない事が証明された。

それでもプロ棋士に勝つという事実をどう説明するんだ？ バカ

409 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:01:02.80 ID:qPhvH9E7.net

>囲碁プログラムであるAlphaGoにとっての報酬は碁での勝利

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では、
AlphaGoが勝ちと負けを同時に体験しているのだから、報酬はゼロだ。
セリフプレイでは報酬はゼロと言う事になる。

ホラッチョ・バカニート。
バカニートの言うことはは全部ウソ。

410 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:02:22.49 ID:0pN03Ja3.net

>>407
>バカニートは後先を考えないウソを言うから、あとから先のウソが必ずばれる。

と、バカニート詐欺師、桜井恵三が自白しています

411 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:03:29.84 ID:qPhvH9E7.net

>それでもプロ棋士に勝つという事実をどう説明するんだ？ バカ

よくぞ聞いてくれた。

それが強化学習のTD学習と言うものだ。

報酬を得るのではなく、達人との誤差を減らす方法だ。
これならセルフプレイでもどんどん学習が進む。

現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

412 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:05:20.24 ID:0pN03Ja3.net

>>411
>それが強化学習のTD学習と言うものだ。

TD学習についてのバカニート詐欺師、詐欺師のトンデモぶりは、とっくに論破されてるだろ バーカ！

413 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:06:16.46 ID:b1hkKvrq.net

>>405
＞AlphaGoが勝ちと負けを体験しているのだから、報酬はゼロだ。
お前、それは本気で言っているのか？
トンデモナイ大バカだなwww

桜井は強化学習が何だかまるでわかっていない
お前がいつも言っている少しずつ特徴を覚えるという言葉が
受け売りの上っ面だけだったということを
自白したも同然だぞwww

414 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:06:24.20 ID:qPhvH9E7.net

>それでもプロ棋士に勝つという事実をどう説明するんだ？ バカ

お前はAlphaGoが強化学習で報酬を得ている説明がつかず、勝った事実しか説明できなのだな？
俺はAlphaGoが学習のプロセスで報酬を得ていない事を証明した。
そしてAlphaGoが報酬なくてもTD学習で強化学習が可能の事も証明した。

ホラッチョ・バカニート。
バカニートの言うことはは全部ウソ。

415 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:07:13.62 ID:0pN03Ja3.net

>>414
>AlphaGoが強化学習で報酬を得ている説明がつかず、勝った事実しか説明できなのだな？

そりゃ バカニート詐欺師、桜井恵三のことだよ（笑）

416 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:08:35.31 ID:qPhvH9E7.net

>お前、それは本気で言っているのか？

囲碁プログラムであるAlphaGoにとっての報酬は碁での勝利であれば
セルフプレイの対局では、勝ちも負けも同時に体験するから、
まったく報酬を得る、強化学習はできないことになる。

417 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:09:01.71 ID:b1hkKvrq.net

Alphagoは勝ったり負けたりしながら学習する
勝った時だけしか報酬がもらえないと思っている阿呆は桜井だけだ

418 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:09:48.85 ID:0pN03Ja3.net

>>416
>セルフプレイの対局では、勝ちも負けも同時に体験するから、

体験結果が報酬だよ バーカw

419 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:11:32.80 ID:qPhvH9E7.net

>それでもプロ棋士に勝つという事実をどう説明するんだ？ バカ

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では、
AlphaGoが勝ちと負けを同時に体験しているのだから、報酬はゼロだ。

しかし、このセルフプレイでは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っている。

つまり報酬は得ていないし、報酬を目的としていない事は明白だ。

ホラッチョ・バカニート。
バカニートの言うことはは全部ウソ。

420 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:13:32.38 ID:b1hkKvrq.net

桜井のいう明白だの証明できただのは
全て桜井の脳内妄想でしかないことは
周知の事実であるwww

どうして桜井はこんなにバカなんだ

421 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:13:39.99 ID:qPhvH9E7.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では、
AlphaGoが勝ちと負けを同時に体験しているのだから、報酬はゼロだ。

しかし、このセルフプレイでは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っている。

AlphaGoが強化学習で報酬目的に学習したというのは真っ赤なウソだ。

ホラッチョ・バカニート。
バカニートの言うことはは全部ウソ。

422 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:17:04.05 ID:b1hkKvrq.net

桜井の考える「報酬」とやらが
人工知能における報酬の概念から乖離している件w

どうして桜井はこんなにバカなんだ

423 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:21:46.47 ID:W6mBqLGN.net

桜井によると、ニューラルネットワークはアナログ回路で実装され、
入力を「直感的に」処理して出力するそうだwwwwwwwwwwwww
なんだ　そのブラックボックス的解釈はｗ

424 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:21:58.92 ID:u+gMEULv.net

>>419
>AlphaGoが勝ちと負けを同時に体験しているのだから、報酬はゼロだ。

4勝1敗でもゼロなのか？www

425 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:22:22.06 ID:W6mBqLGN.net

マシンが「直感的に」処理するって、どう意味なんだ　おい、バカ桜井ｗ

426 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:24:01.79 ID:10ffZ8yu.net

>>404
ホラッチョ・バカニート詐欺師の桜井恵三

バカニート詐欺師の桜井恵三はウソを何度も続けると真実になると思っている。
ウソは何回続けてもウソはウソだ。

ウソを続ければ、どんどんウソが明確になる。

ウソを次のウソで誤魔化す、ホラッチョ・バカニート詐欺師の桜井恵三。

427 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:26:17.59 ID:10ffZ8yu.net

>>405
なんで終局にならないと報酬が決定できないんだ？バカニート詐欺師の桜井恵三は底なしの馬鹿だな。
value network を何だと思ってるんだ？
バカニート詐欺師の桜井恵三はAlphaGoを微塵も理解してないことがまた暴かれたww

428 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:26:45.18 ID:10ffZ8yu.net

>>417
なんで終局にならないと報酬が決定できないんだ？バカニート詐欺師の桜井恵三は底なしの馬鹿だな。
value network を何だと思ってるんだ？
バカニート詐欺師の桜井恵三はAlphaGoを微塵も理解してないことがまた暴かれたww

429 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:27:00.84 ID:u+gMEULv.net

アナログ回路が直感を制御する仕組みを説明しろ バカ桜井

430 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:27:01.42 ID:10ffZ8yu.net

>>419

なんで終局にならないと報酬が決定できないんだ？バカニート詐欺師の桜井恵三は底なしの馬鹿だな。
value network を何だと思ってるんだ？
バカニート詐欺師の桜井恵三はAlphaGoを微塵も理解してないことがまた暴かれたww

431 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/16(水) 23:27:16.18 ID:10ffZ8yu.net

>>421

なんで終局にならないと報酬が決定できないんだ？バカニート詐欺師の桜井恵三は底なしの馬鹿だな。
value network を何だと思ってるんだ？
バカニート詐欺師の桜井恵三はAlphaGoを微塵も理解してないことがまた暴かれたww

432 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 02:19:55.74 ID:NkSuGpnj.net

ID:qPhvH9E7

この人日本人じゃないですよ
小卒キチガイアスペ自己愛性人格障害者の
この桜井恵三に何を言っても無駄ですよ


だって入院歴のあるキチガイですから

433 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 02:29:49.11 ID:s5l7GG4i.net

>>432
ん？　桜井恵三をリアルで知ってる人？

434 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 06:53:16.88 ID:n3plXGd6.net

>value network を何だと思ってるんだ？

お前のそのような科学的、英語的な質問を待っていたのだ。

グーグルはこう説明している。

”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。”

しかし、ニューラル・ネットワーク間での対戦は勝者も敗者も
AlphaGoになってしまい、勝者は存在しない事になる。

その勝者が存在しない対局では勝ち負けの報酬はゼロとなり、
そのゼロを何万回繰り返しても永遠にゼロだ。

バカニートが嘘を何万回繰り返してもウソはウソだに
大変似ている。

こんなバカな質問するバカニートはアホだ。
お前のコピペの回数が以上に少ないのは自分でもおかしいと気付いているのだろう。

ホラッチョ・バカニート。
バカニートの言うことはは全部ウソ。

435 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 06:55:55.85 ID:n3plXGd6.net

>4勝1敗でもゼロなのか？www

この野郎、とぼけるなくそガキ。

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。

俺の言う勝ち負けはセルフプレイの勝敗だ。

436 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 06:58:50.17 ID:n3plXGd6.net

>お前のコピペの回数が極端に少ないのは自分でもおかしいと気付いているのだろう。

TD学習は報酬を必要としない、強化学習だ。
報酬の総和を最大化するより効果的な学習ができる。
英語のディープ・ラーニングも、達人との差をなくすような
報酬を必要としない強化学習だ。

437 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:05:18.57 ID:n3plXGd6.net

>桜井によると、ニューラルネットワークはアナログ回路で実装され、
>入力を「直感的に」処理して出力するそうだwwwwwwwwwwwww

バカニートが引用した論文でこう説明している。

脳のモデル
近年、サルの条件反射学習の実験において、大脳基底核のドーパミンニューロンは、学習前は、報酬そのもの
に反応するが、学習が進むにつれて、報酬を予測させる刺激に対して反応するようになることが示された。
この反応は、TD 誤差の振舞いと良く似ているため、強化学習で用いられる、状態価値関数や、行動価値関数の
ような出力を持つ細胞が脳のなかに獲得されている可能性もある。

俺が直観と言っているのは
”状態価値関数や、行動価値関数のような出力を持つ細胞が脳のなかに獲得されている”
の部分を指している。
AlphaGoはこれをTD学習で実際に実例を使い勝率を計算して、
学習した結果を忘れないから、強い囲碁システムができる。

438 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:08:28.76 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGoはこれをTD学習で実際に実例を使い勝率を計算して、
>学習した結果を忘れないから、強い囲碁システムができる。

その学習結果の多くはニューラル・ネットワーク内に保存されるから、
AlphaGoがクラウド基盤で動く事はあり得ない。
AlphaGoがソフトでもないのは、ニューラル・ネットワークに記憶が保存された
状態で始めて、システムとして機能する。

439 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:12:09.16 ID:n3plXGd6.net

>”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。”

この勝者を予想するのがクラウド使った計算だ。
その勝者の結果をベースに碁の打ち方を学習するのがニューラル・ネットワークだ。

ディープ・ラーニングつまりTD学習の強化学習はニューラル・ネットワークしか
できない学習方法だからだ。

440 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:12:19.21 ID:s5l7GG4i.net

今日も朝早くからバカ全開だなｗ　

441 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:15:32.14 ID:ymB69wcK.net

>>434
勝者が存在しないというバカニート詐欺師の桜井恵三のデタラメ理論が馬鹿すぎて吹いたwww

AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。
そもそも、報酬は各手ごとにフィードバックされる。

またまた詐欺師の桜井恵三の完敗だなww

442 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:16:25.55 ID:n3plXGd6.net

>ディープ・ラーニングつまりTD学習の強化学習はニューラル・ネットワークしか
> できない学習方法だからだ。

俺はこれを全部理解した上で、AlphaGoはノイマン型のコンピュータではないと
否定して、お前らの反応を待っていたのだ。

ホラッチョ・バカニートは俺の言った事を否定できるような
インチキ・ガセネタばかり探すから、どっかで辻褄が合わなくなる。
最後はバカニート自身が自分でウソだと気付く状態となった。

443 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:16:31.75 ID:ymB69wcK.net

>>435
強化学習でも毎回勝ち負けは出るし、そもそも、各手毎に報酬はフィードバックされる。

またまた詐欺師の桜井恵三の完敗だなww

444 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:19:44.53 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。

まだこのくそガキは嘘を言っている。
では勝ったのは誰だ、そして学習したのは誰だ？
AlphaGoのシステムが学習している、すると
AlphaGoのシステムとすれば勝ちってもいないし、負けてもいない。
AlphaGoに勝者としての報酬を与える事ができないのだ。

445 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:21:49.05 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。

セルフプレイとは報酬をもらうための学習ではない。
勝ちを学ぶためのTD学習だ。

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するものである．

TD学習ではTD誤差と呼ばれるものを用いて，この誤差を0に近づけていくという方法で学習を進める．

446 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:25:21.79 ID:n3plXGd6.net

>各手毎に報酬はフィードバックされる。

お前よくもそのウソが言えるな。
AlphaGoと言え、一つの手だけでは、勝ち負けが分からない。
当然、勝ち負けがなければ、報酬の計算はできない。
ニューラル・ネットワークでも各手毎に報酬はフィードバックされる
はずはない。

447 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:27:33.10 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGoと言え、一つの手だけでは、勝ち負けが分からない。
>当然、勝ち負けがなければ、報酬の計算はできない。

囲碁の勝負は最後にならないと分からない。
AlphaGoは勝った時のパターンを学習しているだけだ。
各手毎に報酬はフィードバックなんか、どんなニューラル・ネットワークでも
できる訳がない。

448 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:31:11.83 ID:n3plXGd6.net

>勝者が存在しないというバカニート詐欺師の桜井恵三のデタラメ理論が馬鹿すぎて吹いたwww

AlphaGoがセルフプレイをしたときAlphaGoは勝つ事ができるのか？
天に唾を吐くより、バカな説明。

ホラッチョ・バカニート。
バカニートの言うことはは全部ウソ。

449 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:42:24.54 ID:rbTff6WY.net

朝からマヌケなバカ発言全開かよ 桜井

450 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 07:59:03.61 ID:n3plXGd6.net

>朝からマヌケなバカ発言全開かよ 桜井

ホラッチョ・バカニートが黙ったときは完敗を認めた証拠。

ディープ・ラーニングつまりTD学習の強化学習はニューラル・ネットワークしか
できない学習方法だからだ。

俺はこれを全部理解した上で、AlphaGoはノイマン型のコンピュータではないと
否定して、お前らの反応を待っていたのだ。

やっぱり、亀の甲より年の功だ。

学習できない、ウソつきのバカは、永遠にバカだ。

451 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 08:14:09.12 ID:Jhjp6s0M.net

>>450
＞ホラッチョ・バカニートが黙ったときは完敗を認めた証拠。
お前の方がしょっちゅう黙りこんでんじゃねぇかよw
1日に何回も完敗するバカ
というか完敗しかしたことのない大バカwww

452 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 08:38:46.83 ID:rbTff6WY.net

>>450
>俺はこれを全部理解した上で、

全く理解していないバカニート詐欺師、桜井恵三

453 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 08:44:18.86 ID:n3plXGd6.net

>お前の方がしょっちゅう黙りこんでんじゃねぇかよw

俺は英語のディープ・ラーニングで忙しいから、
１日に１回勝てばそれでいい。

ディープ・ラーニングつまりTD学習の強化学習はニューラル・ネットワークしか
できない学習方法だからだ。

俺はこれを全部理解した上で、AlphaGoはノイマン型のコンピュータではないと
否定して、お前らの反応を待っていたのだ。

やっぱり、亀の甲より年の功だ。

学習できない、ウソつきのバカは、永遠にバカだ。

454 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 08:47:51.76 ID:n3plXGd6.net

>俺はこれを全部理解した上で、AlphaGoはノイマン型のコンピュータではないと
>否定して、お前らの反応を待っていたのだ。

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もウソ。
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれているもウソ。
強化学習をする AlphaGo にとっての最大の報酬は、盤上の自陣を最大化することもウソ。
たとえば、AlphaGo は、当初はディープラーニングのみを行い強化学習を行わない、もウソ。
ディープラーニングと強化学習は別物、それを同時に行うのが深層強化学習もウソ。
TensorFlow は、ディープラーニング用のニューラルネットワークで今最も有名なソフトウェアなんだがもウソ。
AlphaGoはプログラムもウソ。
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？ もウソ。

これらのバカニート言っていたことは、全部ウソだった。

455 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 08:50:23.45 ID:Jhjp6s0M.net

>>450
＞ディープ・ラーニングつまりTD学習の強化学習はニューラル・ネットワークしか
＞できない学習方法だからだ。
ニューロチップ以外はニューラルネットワークと言わないなどという
たわけた寝言を言っている時点で
何も理解できていないし
大前提から間違っているんだから
正しい理解が何一つされていない
おまけに報酬についてもあまりに無知

お前みたいなのを馬齢を重ねた老耄って言うんだよ

456 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 08:53:21.73 ID:n3plXGd6.net

>これらのバカニート言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ軍団。
そのないないづくしのバカニート軍団が、
まもなく７２才になる、可愛い孫もいる
よぼよぼ老人には数百人が束になっても無理だ。

米国の大学を卒業して、英語堪能、人工知能の知識はプロ級、
スマホやタブレットを使いこなす、老人だから、
あのホラッチョKだって敵わないレベルだ。

457 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 08:55:35.22 ID:n3plXGd6.net

>ニューロチップ以外はニューラルネットワークと言わないなどという

ホラッチョ・バカニートが急に話題をすり替えた。
つまりAlphaGoは報酬を得る学習でない事を認めた瞬間だ。

さっきまでは、黙ったいたけど、
急に話題を変えてきた。

458 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 08:59:44.80 ID:n3plXGd6.net

>お前みたいなのを馬齢を重ねた老耄って言うんだよ

そんな状態でも人工知能や英語や学習の科学的な話しなら、
数百人のバカニート軍団にも負けた事がない。

バカニート軍団がどれだけのレベルかが分かる。

459 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:03:21.26 ID:Jhjp6s0M.net

何がすり替えだ
ニューラルネットワークのことも
教科学習のこともTD学習のことも
何も理解で来ていないバカが
どうしようもないバカである証拠を挙げただけだろうが

TD学習に報酬が必要ないなんて
噴飯もののバカ発言しておいて何がプロ級だよwww

桜井恵三は自分に都合の悪い発言が出ると
すぐに「話のすり替えだ」と言い出す
つまり、「ニューロチップでなければニューラルネットワークと言わない」
と言っていたことが誤りだったとようやく気付いたので
どうにかして誤魔化したいのであろう

460 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:05:01.45 ID:n3plXGd6.net

>ニューラルネットワークのことも教科学習のこともTD学習のことも何も理解で来ていないバカが

おい、このホラッチョ・バカニート。
AlphaGoはディープ・ラーニングのプロセスで、
どこで何の報酬を得ているのだ？

461 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:06:24.02 ID:n3plXGd6.net

>おい、このホラッチョ・バカニート。
>AlphaGoはディープ・ラーニングのプロセスで、
>どこで何の報酬を得ているのだ？

ホラッチョ・バカニートが答えない時は自分の間違いを認めた証明。

462 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:07:29.52 ID:n3plXGd6.net

AlphaGoはディープ・ラーニングのプロセスで、
どこで何の報酬を得ているのだ？

バカニートはウソしか言えない。

463 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:10:37.30 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGoはディープ・ラーニングのプロセスで、
>どこで何の報酬を得ているのだ？

科学常識としてある訳がないだろう、このくそガキ。

現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するものである．

TD学習ではTD誤差と呼ばれるものを用いて，この誤差を0に近づけていくという方法で学習を進める．
TD誤差とは，現在の状態の評価値と実際に行動してみて，その状態の評価が正しかったかどうかという誤差である．

464 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:24:04.25 ID:Jhjp6s0M.net

「どこで何の報酬」という質問をすること自体が
「桜井恵三はバカです」という自白に他ならないことにすら気付けないバカは
本当にどうしようもないな

AlphaGoがGoogleから一銭ももらっていないから
報酬が目的でないなどという桜井は本当に愚かなバカだ
お前が期待している答えは金とか名誉みたいなものなのか？

迷路を解く人工知能がゴールする際に得る報酬は
どんなものだと思うんだ？
その途中の経路が正しいかどうかを評価するための目安は？

つまり、人工知能の教科学習における報酬とは、
「報酬」そのものでしかない
具体的な「何か」ではなく、ただの値だ
その値が多くもらえるような方策を見つけていくのが強化学習だ

「どこで何の報酬」などとバカなことを言っている
桜井恵三は何も理解できていない大バカだ

465 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:27:17.73 ID:Jhjp6s0M.net

あ、強化学習が教科学習になってるところがある
一部変換ミス訂正

466 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:30:37.98 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGoがGoogleから一銭ももらっていないから

ぐたぐた言うな。
話をそらすな！
どんな報酬をどこでもらっているのだ？

467 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:34:04.24 ID:n3plXGd6.net

>具体的な「何か」ではなく、ただの値だ
> その値が多くもらえるような方策を見つけていくのが強化学習だ

報酬とはこう言っているではないか。

”囲碁プログラムであるAlphaGoにとっての報酬は碁での勝利
つまりは盤面における地の多さなのは誰の目にも明らかだから ”

今度は勝利でも、盤面における地の多さではなく、
単なる値だと言うか？

468 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:35:28.36 ID:n3plXGd6.net

報酬とはこう言っているではないか。

”囲碁プログラムであるAlphaGoにとっての報酬は碁での勝利
つまりは盤面における地の多さなのは誰の目にも明らかだから ”

今度は勝利でも、盤面における地の多さではなく、
単なる値だと言うか？

ウソを次のウソで誤魔化す、ホラッチョ・バカニート。

469 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:37:51.09 ID:n3plXGd6.net

>具体的な「何か」ではなく、ただの値だ

馬鹿、AlphaGoの報酬は値ではなく、次のようなものだ。

”囲碁プログラムであるAlphaGoにとっての報酬は碁での勝利
つまりは盤面における地の多さなのは誰の目にも明らかだから ”

ウソを次のウソで誤魔化す、ホラッチョ・バカニート。

470 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:39:45.58 ID:n3plXGd6.net

>つまり、人工知能の教科学習における報酬とは、
>「報酬」そのものでしかない
>具体的な「何か」ではなく、ただの値だ

報酬のわからない、アホが報酬を語るな！
ウソを次のウソで誤魔化す、ホラッチョ・バカニート。

471 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:40:22.84 ID:Jhjp6s0M.net

お前、コンピュータ内で盤面の地がどのように処理されているか
わからないのか？
盤面の地の状態は数値化されてそれが報酬の値になり、
そこに至るまでの手の評価値として伝播していくんじゃないか

お前はちょっと字面が変わっただけで、本質が同じなのがわからず
違う物としか認識できないからアスペだといわれているんだぞ
このバカ

どうして桜井はこんなにバカなんだ
こんなバカを介護しなくちゃならない人に
同情を禁じ得ないわ

472 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:41:49.34 ID:0jAGpUII.net

432 名無しさん＠英語勉強中 2016/03/17(木) 02:19:55.74 ID:NkSuGpnj
ID:qPhvH9E7

この人日本人じゃないですよ
小卒キチガイアスペ自己愛性人格障害者の
この桜井恵三に何を言っても無駄ですよ


だって入院歴のあるキチガイですから

473 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 09:56:34.11 ID:Jhjp6s0M.net

桜井恵三は
AlphaGoはGoogleから一銭ももらっていないから
報酬が目的でないなどとバカなことを言っておきながら
>>470
＞報酬のわからない、アホが報酬を語るな！
って、どんな高度な自虐ギャグなんだ？www

474 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 10:19:07.39 ID:3xIZdRok.net

桜井って学歴詐称疑惑のある人だよね
ショーン・Kと違って薄らハゲの底辺詐欺師w

475 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 10:29:30.29 ID:ymB69wcK.net

>>436
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

476 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 10:30:04.58 ID:ymB69wcK.net

>>437
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

477 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 10:30:12.57 ID:ymB69wcK.net

>>438
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

478 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 10:30:38.01 ID:gV/G80TE.net

>>439
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

479 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 10:30:56.42 ID:gV/G80TE.net

>>442

勝者が存在しないというバカニート詐欺師の桜井恵三のデタラメ理論が馬鹿すぎて吹いたwww

AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。
そもそも、報酬は各手ごとにフィードバックされる。

またまた詐欺師の桜井恵三の完敗だなww

480 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 10:31:21.77 ID:gV/G80TE.net

>>444
勝者が存在しないというバカニート詐欺師の桜井恵三のデタラメ理論が馬鹿すぎて吹いたwww

AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。
そもそも、報酬は各手ごとにフィードバックされる。

またまた詐欺師の桜井恵三の完敗だなww

481 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 10:31:40.97 ID:gV/G80TE.net

>>445

勝者が存在しないというバカニート詐欺師の桜井恵三のデタラメ理論が馬鹿すぎて吹いたwww

AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。
そもそも、報酬は各手ごとにフィードバックされる。

またまた詐欺師の桜井恵三の完敗だなww

482 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 10:51:21.82 ID:gV/G80TE.net

>>445
>>434
勝者が存在しないというバカニート詐欺師の桜井恵三のデタラメ理論が馬鹿すぎて吹いたwww

AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。
そもそも、報酬は各手ごとにフィードバックされる。

またまた詐欺師の桜井恵三の完敗だなww

483 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 10:57:52.47 ID:gV/G80TE.net

>>445

勝者が存在しないというバカニート詐欺師の桜井恵三のデタラメ理論が馬鹿すぎて吹いたwww

AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。
そもそも、報酬は各手ごとにフィードバックされる。

またまた詐欺師の桜井恵三の完敗だなww

484 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 10:59:00.10 ID:gV/G80TE.net

>>445
バカニート詐欺師の桜井恵三の妄想はとことん的外れだな。
報酬がなければ教師無し学習（強化学習）の効果は上がらない。

485 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 10:59:50.95 ID:gV/G80TE.net

>>446
盤面評価してるんだよ。
一言で論破されたバカニート詐欺師の桜井恵三www

486 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:00:06.47 ID:gV/G80TE.net

>>447
バカニート詐欺師の桜井恵三の妄想はとことん的外れだな。
報酬がなければ教師無し学習（強化学習）の効果は上がらない。

487 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:00:16.86 ID:gV/G80TE.net

>>448
バカニート詐欺師の桜井恵三の妄想はとことん的外れだな。
報酬がなければ教師無し学習（強化学習）の効果は上がらない。

488 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:01:07.71 ID:gV/G80TE.net

>>450
バカニート詐欺師の桜井恵三がデタラメを書きなぐるのは完敗を認めた証拠だな。

489 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:01:37.14 ID:gV/G80TE.net

>>453
バカニート詐欺師の桜井恵三は連戦連敗じゃねえかwwww

490 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:02:20.60 ID:gV/G80TE.net

>>454
嘘つき詐欺師の桜井恵三は嘘に嘘を重ねるからどんどん答えに窮する。
何も答えられなくなって、狂ったようにコピペを繰り返すばかり。
詐欺師の桜井恵三はボコボコに叩かれている。
さらに嘘を上塗りするから、これからはもっとボコボコにされる。
バカニート詐欺師の桜井恵三はもう、ぼこぼこ、ぼこぼこ、ぼこぼこ、ぼこぼこでやり放題にボコボコにされる。ボコボコボコボコｗｗｗｗ

詐欺師の桜井恵三が嘘つきなのは、みんなが知っている事実だ。
今回もまたバカニート詐欺師の桜井恵三のウソつきを再度証明できた。
バカニート詐欺師の桜井恵三の嘘はまた暴かれた。
詐欺師の桜井恵三がウソを何度書いてもウソだ。

生物の種の数が違うというのも嘘。
-> 研究者によって190万種だったり870万種だったりする。

ソロバンが扱うデータがアナログ計算機というのもウソ。
-> 離散値しか示せないソロバンはデジタル計算機である。

音素が存在しないというのもウソ。
-> 多くの言語学者が音素の存在を認め、その上で理論を構築している。

πは実数ではなく、数字でないというのもウソ。
-> 円周率πは無理数である。つまり実数であり、当然数字でもある。

πをソロバンで扱うことができるというのもウソ
-> 有限の桁数しか表示できないソロバンでは無理数であるπは表示できない。

計算尺ではπを扱えないというのもウソ
-> 計算尺によっては、πを示す位置がある。

整数はデジタルでないというのもウソ
-> 離散した数値でデータを表すのがデジタル。整数に離散しているのは明確にデジタルである。

そろばんの珠はスライドするので、連続値を示すというのもウソ
-> ソロバンの珠は中間値を使わない。珠がどちらかに寄った状態の数字しかとらない。

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ないというのもウソ。
-> Google の発表に Google Cloud Platform (ノイマン型コンピュータ)を利用していると明記されている。

AlphaGo の対局中に、Google Cloud Platform 利用していていないのうのもウソ。
-> AlphaGo の責任者ハサビス氏がはっきりネットを利用していると明言している。桜井恵三は behind the door (非公開に)という熟語すら知らずに誤読していたことも明らかとなった。

バカニート詐欺師の桜井恵三の言う事は全部がウソ。
バカニート詐欺師の桜井恵三の言う事は初めから最後までがウソ。

インチキ英語教材の効果ももちろん大嘘。
俺、ちょっと詐欺師の桜井恵三をぼこぼこにし過ぎたかな？
バカニート詐欺師の桜井恵三が相手だと、ついつい気合いが入り過ぎる。

491 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:05:39.83 ID:gV/G80TE.net

>>456
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

492 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:06:21.74 ID:gV/G80TE.net

>>457
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

493 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:06:34.54 ID:gV/G80TE.net

>>458
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

494 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:06:57.48 ID:gV/G80TE.net

>>460
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

495 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:07:20.04 ID:nhtTUX82.net

>>461
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

496 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:07:32.14 ID:nhtTUX82.net

>>462
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

497 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:08:32.30 ID:nhtTUX82.net

>>462
AlphaGo は、強化学習の際にニューラルネットワーク上で報酬を得る。そんなこともわからず、人工知能を語ろうとしてるのか？
バカニート詐欺師の桜井恵三ww

498 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:09:12.14 ID:nhtTUX82.net

>>463
バカニート詐欺師の桜井恵三が人工知能における報酬の意味を全く理解してないということwww

499 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:17:25.08 ID:n3plXGd6.net

>盤面の地の状態は数値化されてそれが報酬の値になり、

囲碁は最後にならないと勝ち負けが分からない。
すると盤面の地の状態は数値化されてそれが報酬の値にする事は不可能だ。
囲碁において各それぞれの地を評価することは不可能だからだ。
ウソばかり書くバカニート。

AlphaGoがTD学習できるのは勝った場合のパターンだけだ。

500 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:21:27.30 ID:TUGIYMXX.net

なるほど、こんな人がやってたんですね。問い合わせしなくてよかったｗ
まじよかったｗｗｗ

501 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:23:01.79 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。
>そもそも、報酬は各手ごとにフィードバックされる。

AlphaGoがニューラル・ネットワーク間でセルフプレイをすれば、
AlphaGoからみれば、常に勝ちも負けもあり、
AlphaGoはには絶対に勝敗はない。

お前が左手と右手でじゃんけんすれば、お前が勝つ事はあり得ない。
そんな幼稚な事もわからない、このくそニート。

502 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:24:27.32 ID:nhtTUX82.net

>>466
人工知能における報酬の意味を根本的に勘違いしてるバカニート詐欺師の桜井恵三ww

503 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:25:54.72 ID:nhtTUX82.net

>>467
勝利は最大の報酬、つまり1.0をとる。人工知能の常識。
盤面評価をどうするかは人工知能によって変わる。

504 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:26:09.12 ID:nhtTUX82.net

>>468
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

505 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:28:26.78 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGoはには絶対に勝敗はない。

当然、AlphaGoが勝ちを経験したのは全トレーニング完了後だ。

全トレーニング完了後、私たちは AlphaGo の成果を確認すべく、
最先端のコンピューター囲碁プログラムとトーナメント形式で対戦させました。
結果は、500 戦中 AlphaGo が 499 勝を納めました。

しかし、この勝ちを経験する前に、つまり勝ちを体験しなで
AlphaGoはディープ・ラーニングでTD学習で、強化学習している。

506 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:29:42.19 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。
>そもそも、報酬は各手ごとにフィードバックされる。

>盤面の地の状態は数値化されてそれが報酬の値になり、

言っていることは全部否定された。
インチキバカニート。
ホラッチョ・バカニート。

507 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:29:57.06 ID:nhtTUX82.net

>>469
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

508 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:30:06.91 ID:nhtTUX82.net

>>470
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

509 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:31:29.78 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。
>そもそも、報酬は各手ごとにフィードバックされる。

>盤面の地の状態は数値化されてそれが報酬の値になり、

AlphaGoの強化学習のTD学習には報酬を必要としていない。

現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するものである．

TD学習ではTD誤差と呼ばれるものを用いて，この誤差を0に近づけていくという方法で学習を進める．
TD誤差とは，現在の状態の評価値と実際に行動してみて，その状態の評価が正しかったかどうかという誤差である．

510 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:32:23.48 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。
>そもそも、報酬は各手ごとにフィードバックされる。

>盤面の地の状態は数値化されてそれが報酬の値になり、

でまかせ、ホイホイ、
インチキバカニート。
ホラッチョ・バカニート。

言ってることは全部ウソ。

511 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:32:56.12 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGo同士の対戦でも勝者はでるし、そこに報酬はある。
>そもそも、報酬は各手ごとにフィードバックされる。

>盤面の地の状態は数値化されてそれが報酬の値になり、

ウソをウソで誤魔化す、

でまかせ、ホイホイ、
インチキバカニート。
ホラッチョ・バカニート。

512 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:33:43.56 ID:n3plXGd6.net

まもなく７２才のよぼよぼジジイの唯一の楽しみは可愛い孫とのスカイプ会話ではありません。

無学で、無教養で、無金で、無能で、早漏で、女経験さえもないバカニートを
いやと言う程、何度もぼこぼこすることです。

私には４人の子供がいて、自慢はだれ一人２ｃｈをやっていません。

多くの生徒にジジイは若い、若いと言われるのは、
このバカニートぼこぼこにあります。

バカニートの皆様、これからも若さ維持のため、
毎日を敬老の日としてよろしくお願いします。

私は英語、人工知能、IT、タブレット、女、どれも現役であり、
非常に得意としております。

ぼこぼこぼこ。 また今日もボコ。

513 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:34:10.15 ID:n3plXGd6.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

514 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:34:30.47 ID:n3plXGd6.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

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
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に囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁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
勝つ方法を学習するのです。

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。

515 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:36:49.80 ID:nhtTUX82.net

>>474
バカニート詐欺師の桜井恵三がアメリカの大学を出たのは完全に嘘だね。
more than の意味がわからないとか、英語力がほとんどゼロだからね。

516 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:37:25.47 ID:gxTVcSiy.net

>>499
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

517 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:37:41.77 ID:gxTVcSiy.net

>>500
人工知能における報酬の意味を根本的に勘違いしてるバカニート詐欺師の桜井恵三www

518 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:37:50.07 ID:gxTVcSiy.net

>>501
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

519 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:38:37.77 ID:gxTVcSiy.net

>>501
セルフプレイで勝敗がないとか、センチュウ以下の間抜けだな、バカニート詐欺師の桜井恵三www

520 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:38:54.36 ID:gxTVcSiy.net

>>505
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

521 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:39:46.36 ID:rbTff6WY.net

どうして桜井は、こんなにバカなんだ

522 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:39:58.77 ID:gxTVcSiy.net

>>505
強化学習で毎回勝敗ついているwww
バカニート詐欺師の桜井恵三は全戦全敗だがなwwww

523 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:40:02.53 ID:Jhjp6s0M.net

>>509
＞報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
＞常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

この文章から「報酬が必要ない」と
誤解釈するあたりが
桜井恵三が日本語すら理解できない証明
なんだよなwww

報酬はある
しかし学習が進むと報酬にたどり着く前に
「このルートなら報酬が得られるはずだ」
と判断できるようになるから
効率が良くなるだけの話だ
それをどこをどうやったら「報酬が必要ない」
というバカな解釈になるんだかw

どうして桜井はこんなにバカなんだ

524 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:40:08.98 ID:gxTVcSiy.net

>>506
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

525 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:40:24.64 ID:gxTVcSiy.net

>>509バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

526 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:40:32.77 ID:gxTVcSiy.net

>>510
バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

527 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:40:56.18 ID:gxTVcSiy.net

>>511バカニート詐欺師の桜井恵三が言っていたことは、全部ウソだった。

学がない、学歴がない、教養がない、学習意慾がない、性欲だけのゴミ詐欺師の桜井恵三。
そのないないづくしのバカニート詐欺師が、
まもなく７２才になるブサイクな孫にも馬鹿にされる詐欺師の桜井恵三。
よぼよぼ老人詐欺師の桜井恵三は、数百人に馬鹿にされるクズだ。

米国の大学を卒業したのも嘘。英語堪能も嘘。人工知能の知識はゼロ。
スマホやタブレットさえ使えない、間抜けな老人詐欺師の桜井恵三だから、ブサイクな孫にも馬鹿にされるレベルだ。

528 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:41:33.23 ID:gxTVcSiy.net

>>512
>>512
７１才のよぼよぼジジイ詐欺師の桜井恵三の唯一の楽しみは醜い孫とのスカイプ会話ではありません。

無学で、無教養で、学習意欲さえもないバカニート詐欺師の桜井恵三は
いやと言う程、ぼこぼこぼこぼこにされることです。

インチキ教材で集めた生徒に若い、若いと言われるのが夢でしたが
現実にはインチキ英語教材は誰にも売れませんでした。
数十万部売れると恥ずかしい嘘をついていたので、バカニートとしてぼこぼこにされる詐欺師の桜井恵三です。

バカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ詐欺に引っかかる人がでないよう、これからも毎日を桜井恵三をぼこぼこにするよう、よろしくお願いします。

詐欺師の桜井恵三は英語もだめ、人工知能も IT も全くわからず、知ったかぶりしてもすぐに嘘がバレ、タブレットも使いこなせず、もちろん女にももてません。
得意なことは唯一嘘つきですが、馬鹿だらかすぐに見抜かれてぼこぼこにされます。

悲惨な詐欺師の桜井恵三を今後もぼこぼこにしてください。

529 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:41:50.35 ID:gxTVcSiy.net

>>513
茂木健一郎もPRESIDENT で桜井恵三のデタラメ理論を否定している。

> 英語習得に、マジックなどない。敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

つまり、バカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材はいらないと茂木 健一郎がPRESIDENTで証言しているということか。

繰り返しは普通の学習法の基本だからな。
バカニート詐欺師の桜井恵三のインチキ英語教材だけは使ってはいけないということ。

530 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:42:33.67 ID:gxTVcSiy.net

>>514

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：2016/03/17(木) 11:45:10.53 ID:Aq5jDf2A.net

ID:n3plXGd6

この人日本人じゃないですよ
小卒キチガイアスペ自己愛性人格障害者の
この桜井恵三に何を言っても無駄ですよ


だって入院歴のあるキチガイですから

532 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 11:54:05.11 ID:gxTVcSiy.net

>>531
入院歴、kwsk

533 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 12:28:21.97 ID:s5l7GG4i.net

>>531
入院歴？　リアルで桜井を知っている人？
もっと詳しく教えて欲しい

534 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 15:43:00.75 ID:n3plXGd6.net

>しかし学習が進むと報酬にたどり着く前に
>「このルートなら報酬が得られるはずだ」と判断できるようになるから

将棋も、囲碁も相手があるから勝つための確実なルートはない。
その結果、報酬にたどり着く前に「このルートなら報酬が得られるはずだ」と判断できるはずはない。
だから囲碁で勝つのが難しい。
囲碁の打つ手は宇宙の電子の数よりも多い。
このバカは常識的な知識さえもない。

535 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 15:45:47.14 ID:n3plXGd6.net

>棋も、囲碁も相手があるから勝つための確実なルートはない。
>その結果、報酬にたどり着く前に「このルートなら報酬が得られるはずだ」と判断できるはずはない。

そのために膨大なディープ・ラーニングが必要だ。

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。このシステムは、碁盤自体を
入力と見立て、そ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。

536 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 15:47:58.72 ID:n3plXGd6.net

>しかし学習が進むと報酬にたどり着く前に
>「このルートなら報酬が得られるはずだ」と判断できるようになるから

そんな簡単なら、
なぜ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たのだ。

そんな簡単なら、
なぜ、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。

537 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 15:50:49.23 ID:n3plXGd6.net

>人工知能における報酬の意味を根本的に勘違いしてるバカニート詐欺師の桜井恵三www

ほとんどの人工知能は報酬をベースに学習していない。
TD学習と言う誤差を減らす、強化学習を使っている。

脳学者の茂木はこうっている。

人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。

538 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 15:51:41.45 ID:n3plXGd6.net

ほとんどの人工知能は報酬をベースに学習していない。
TD学習と言う誤差を減らす、強化学習を使っている。

人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。

この強化学習では、報酬は何も使われていない。

539 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 15:52:10.74 ID:Jhjp6s0M.net

簡単だと思うなら、ルートが
何通りになるか数えてみろよwww

どうして桜井はこんなにバカなんだ

540 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 15:54:53.14 ID:c5DTJqfU.net

>>534
だから盤面を判定するんだよ。
馬鹿だねえ、バカニート詐欺師の桜井恵三はw

541 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 15:55:28.60 ID:c5DTJqfU.net

>>535
AlphaGoは、Google Cloud Platformの上でディープラーニングを実装しているな。

542 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 15:56:40.20 ID:c5DTJqfU.net

>>536
バカニート詐欺師の桜井恵三は、よいと思われる手を打つことと、手合（試合）に勝つことを混同してるな。
馬鹿すぎて話にならないww

543 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 15:59:19.44 ID:c5DTJqfU.net

>>537
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

544 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 15:59:31.19 ID:c5DTJqfU.net

>>538
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれている。

TD 学習は、Monte Carlo 法と Dynamic Programming の組合せと考えることができる。環境のモデルを使わず
経験的に学習をおこなう、という点で MC 法に、また、最終結果を待たずに、評価を途中で更新する点で DP 法
に似ている。
Monte Carlo 法では、各時刻の報酬が分るまで待ち価値関数を更新する

http://www.jnns.org/niss/2000/text/koike2.pdf

またまたバカニート詐欺師・桜井恵三の嘘がバレたｗｗｗｗ
「AlphaGo は報酬を組み込んでるはずがない」
というバカニート詐欺師・桜井恵三のデタラメがまた暴かれたわけだ。

AlphaGo はノイマン型コンピュータで動く人工知能プログラムであり、ディープラーニングを利用している。そのトレーニング(学習)の前期では過去の3千万の囲碁の指し手をディープラーニング(深層学習)で学習し、後期では強化学習(教師なし学習)で学ぶ。

誰もが理解できる話だが、間抜けすぎるバカニート詐欺師・桜井恵三には理解できないだろうｗｗｗ

545 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:03:35.67 ID:n3plXGd6.net

>だから盤面を判定するんだよ。

どうやって盤面が判定できるのだ？

546 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:05:35.93 ID:n3plXGd6.net

>だから盤面を判定するんだよ。

囲碁や将棋において絶対的に有利な碁の位置は存在しない。
勝ち負けは最後に決まるだけだ。
試合に勝った結果として、有効な手かどうかが分かる。
打っている間はその手が有効かどうかが分からない。
当然報酬も計算はできない。

547 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:06:07.74 ID:Jhjp6s0M.net

むしろどうして盤面が判定できないと思うんだよ
桜井はどこまでバカなんだ？

548 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:06:15.93 ID:n3plXGd6.net

ゲームの進行中に、どうやって盤面を判定できるのだ？

549 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:07:12.89 ID:n3plXGd6.net

>盤面が判定できないと思うんだよ

囲碁や将棋において絶対的に有利な碁の位置は存在しない。
勝ち負けは最後に決まるだけだ。
試合に勝った結果として、有効な手かどうかが分かる。
打っている間はその手が有効かどうかが分からない。
当然報酬も計算はできない。

どうやって盤面を判定できると言うのだ？

550 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:07:59.80 ID:Jhjp6s0M.net

>>546
＞打っている間はその手が有効かどうかが分からない。
おいバカ
お前、実は囲碁も将棋も知らないな？
子供でもこんなバカなこと言わないぞ

551 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:08:40.22 ID:n3plXGd6.net

どうやって盤面を判定できると言うのだ？

その判定ができるなら、ディープ・ラーニングの必要性はない。
AlphaGoがなぜ、何千万手と言うディープ・ラーニングで学習したのだ？
何千と言うセルフプレイをしたのだ？

552 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:09:26.74 ID:n3plXGd6.net

>どうやって盤面を判定できると言うのだ？

囲碁を知っているなら説明してみろ。

その判定ができるなら、ディープ・ラーニングの必要性はない。
AlphaGoがなぜ、何千万手と言うディープ・ラーニングで学習したのだ？
何千と言うセルフプレイをしたのだ？

553 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:11:04.75 ID:rbTff6WY.net

桜井 お前 碁のルール知らないんだろ
バカだねぇ

554 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:16:19.20 ID:Jhjp6s0M.net

>>546
＞打っている間はその手が有効かどうかが分からない。
棋士がどの目に石を置くか
どうやって決めていると思っているんだこのバカは
打っている者が有効かどうかわからずに打っていると
思っている愚か者は世界で桜井だけだ

どうして桜井はこんなにバカなんだ

555 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:19:16.39 ID:n3plXGd6.net

>打っている者が有効かどうかわからずに打っていると

囲碁では捨て石があり、後々の局面で形勢を有利にするために
相手に取らせるように打つ手を意味する。

ゲームに勝てば有効な捨石だが、負ければ単なる無駄石だ。

囲碁において絶対的に有効な石の置き方は存在しないから
その位置の優位性を計算する事はできない。

有効であったかどうかは、試合の勝ち負けで決まる。
ゲームの進行中に計算することは不可能だ？

囲碁において有効か無駄かは試合の結果次第で大きく変わる。

556 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:20:01.77 ID:n3plXGd6.net

どうやって盤面を判定できると言うのだ？

お前は結局、何も説明できないではないか？

その判定ができるなら、ディープ・ラーニングの必要性はない。
AlphaGoがなぜ、何千万手と言うディープ・ラーニングで学習したのだ？
何千と言うセルフプレイをしたのだ？

557 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:22:40.78 ID:n3plXGd6.net

>だから盤面を判定するんだよ。

どうやって盤面を見て判断できるのだ？
捨石が有効か、無駄かは、試合の結果で決まるものだ。
つまり、勝ち負けがつくまでは、評価はできない。

558 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:23:22.95 ID:n3plXGd6.net

どうやって盤面を判定できると言うのだ？

お前は結局、何も説明できないではないか？

559 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:24:50.87 ID:n3plXGd6.net

AlphaGoがなぜ、何千万手と言うディープ・ラーニングで学習したのだ？
何千と言うセルフプレイをしたのだ？

それは盤面だけでは判断ができないからだ。

AlphaGoのディープ・ラーニングは人間の脳の働きをまねた情報処理方法で、大量のデータから
さまざまな特徴を、コンピューター自身が見つけだしていく。
そのために、プロ棋士による3000万手を学習し、さらにコンピューター同士で対局を繰り返し学び、
日々進化している。

AlphaGoはTD学習と呼ばれる誤差を減らす強化学習であり、
報酬を必要としない強化学習でディープ・ラーニングをしている。

560 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:25:42.65 ID:n3plXGd6.net

お前は結局、何も説明できないではないか？

ウソばかりのバカニート。

AlphaGoのディープ・ラーニングは人間の脳の働きをまねた情報処理方法で、大量のデータから
さまざまな特徴を、コンピューター自身が見つけだしていく。
そのために、プロ棋士による3000万手を学習し、さらにコンピューター同士で対局を繰り返し学び、
日々進化している。

561 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:26:48.52 ID:n3plXGd6.net

AlphaGoのディープ・ラーニングは人間の脳の働きをまねた情報処理方法で、大量のデータから
さまざまな特徴を、コンピューター自身が見つけだしていく。
そのために、プロ棋士による3000万手を学習し、さらにコンピューター同士で対局を繰り返し学び、
日々進化している。

達人との誤差を減らすだけだから、報酬を必要としない。

562 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:27:52.75 ID:n3plXGd6.net

達人との誤差を減らすだけだから、報酬を必要としない。

脳学者の茂木はこうっている。

人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。

563 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:28:57.00 ID:n3plXGd6.net

どうやって盤面を判定できると言うのだ？

お前は結局、何も説明できないではないか？

ウソつき、ホラッチョ・バカニート。

564 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:39:57.55 ID:Jhjp6s0M.net

どうやっても何も
人間だって盤面見れば地を数えられるし
黒が有利か白が有利か判断できるだろうが
お前、大盤解説とか知らねぇの？
本当に囲碁すら知らない無能だな

565 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:45:25.48 ID:NkSuGpnj.net

晒しあげ

566 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:59:08.40 ID:n3plXGd6.net

お前は結局、何も説明できないではないか？

ウソばかりのバカニート。

AlphaGoのディープ・ラーニングは人間の脳の働きをまねた情報処理方法で、大量のデータから
さまざまな特徴を、コンピューター自身が見つけだしていく。
そのために、プロ棋士による3000万手を学習し、さらにコンピューター同士で対局を繰り返し学び、
日々進化している。

567 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 16:59:35.53 ID:n3plXGd6.net

AlphaGoのディープ・ラーニングは人間の脳の働きをまねた情報処理方法で、大量のデータから
さまざまな特徴を、コンピューター自身が見つけだしていく。
そのために、プロ棋士による3000万手を学習し、さらにコンピューター同士で対局を繰り返し学び、
日々進化している。

達人との誤差を減らすだけだから、報酬を必要としない。

568 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 17:00:00.73 ID:n3plXGd6.net

達人との誤差を減らすだけだから、報酬を必要としない。

脳学者の茂木はこうっている。

人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。

569 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 17:02:13.58 ID:n3plXGd6.net

>人間だって盤面見れば地を数えられるし

囲碁では捨て石があり、後々の局面で形勢を有利にするために
相手に取らせるように打つ手を意味する。

ゲームに勝てば有効な捨石だが、負ければ単なる無駄石だ。

どんな名人でも勝負が決まる前に、
有効な捨石か、それとも単なる無駄石かを判断することはできない。

570 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 17:02:51.25 ID:n3plXGd6.net

どんな名人でも勝負が決まる前に、
有効な捨石か、それとも単なる無駄石かを判断することはできない。

AlphaGoのディープ・ラーニングは人間の脳の働きをまねた情報処理方法で、大量のデータから
さまざまな特徴を、コンピューター自身が見つけだしていく。
そのために、プロ棋士による3000万手を学習し、さらにコンピューター同士で対局を繰り返し学び、
日々進化している。

AlphaGoはTD学習と呼ばれる強化学習であり、
報酬を必要としない強化学習でディープ・ラーニングをしている。

達人との誤差を減らすだけだから、報酬を必要としない。

571 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 17:13:42.49 ID:Jhjp6s0M.net

桜井恵三は強化学習についても無知極まりない

これはTD学習について説明しているサイトだが、
ちゃんと報酬が書かれている
ttp://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/suyara/RL/TD-Learning/
TD学習は効率よく報酬を得られるようになるための
方策であって、報酬が不要なわけではない

そんなことすら理解できずに報酬が必要ないなどという
的外れな発想しかできないから桜井恵三はバカなのだ

572 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 17:18:55.02 ID:n3plXGd6.net

>達人との誤差を減らすだけだから、報酬を必要としない。

AlphaGoは勝ったゲームをたくさん学習して、
勝つためのパターンを少しずつ学んでいるのだ。
少しずつしか特徴が抽出できないから、膨大な数の学習が必要になる。
そのためのディープ・ラーニングだ。

AlphaGoのディープ・ラーニングは、
簡単な報酬の計算で済むようなものではない。

573 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 17:26:42.27 ID:n3plXGd6.net

>TD学習は効率よく報酬を得られるようになるための
>方策であって、報酬が不要なわけではない

TD学習

現在，強化学習として一般的に用いられている手法は，TD学習(Temporal Difference Learning)である．

報酬にたどりついて初めて自分の行動の良し悪しを判断すると効率が悪いので、
常に自分の選択肢の価値を評価し更新することがTD学習の特徴。

TD学習とは，自分自身の評価を行い，それを更新するための手法を提案するものである．

TD学習ではTD誤差と呼ばれるものを用いて，この誤差を0に近づけていくという方法で学習を進める．
TD誤差とは，現在の状態の評価値と実際に行動してみて，その状態の評価が正しかったかどうかという誤差である．

574 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 17:29:18.22 ID:Jhjp6s0M.net

お前は、その評価値を報酬なしに
どうやって出していると思っているんだ？
このバカ

575 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 17:33:16.28 ID:n3plXGd6.net

>TD学習は効率よく報酬を得られるようになるための
>方策であって、報酬が不要なわけではない

報酬の総和を最大化するためには膨大な数の学習が必要になる。
そしてエンドレスの学習が必要なる。
しかし、英語学習や囲碁のような場合には達人を真似る方がより
効果的な強化学習ができる。

そのために報酬ではなく、達人との差を減らす学習の方が
より効果的な学習が可能となる。

実際に理想な出力をベースに学習して、実際に出力した結果が判断できるから、
どこまでディープ・ラーニングをすべきかの見極めも可能だ。

そのために多くの人工知能で報酬に依存しない、TD学習を強化学習として使っている。

576 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 17:38:12.48 ID:rbTff6WY.net

捨て石を含めて手の有効性を判断して打つんだろ

どうして桜井は、こんなにバカなんだ

577 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 17:51:54.67 ID:n3plXGd6.net

>お前は、その評価値を報酬なしに

達人つまり理想的な勝つパターンとの違いをなくすだけの事だ。
これならそれぞれの手の評価（報酬）の計算の必要はない。
学習も目的も明確になる。

578 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 17:54:11.68 ID:n3plXGd6.net

>捨て石を含めて手の有効性を判断して打つんだろ

勝つ前にどうしてその有効性が分かるのだ？
勝てば有効な捨石になるが、負けたら無駄石だ。
その捨石を打った時点では何の評価もできない。

だからTD学習では勝ちパターンや達人から学ぶのだ。
これなら有効な捨石だけが学習できる。

579 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:02:25.34 ID:Jhjp6s0M.net

>>577
＞達人つまり理想的な勝つパターンとの違いをなくすだけの事だ。
＞これならそれぞれの手の評価（報酬）の計算の必要はない。

誤差がゼロになった時点で
それは最初にインプットした
達人の棋譜になるだけなんだが？

580 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:03:24.15 ID:n3plXGd6.net

報酬の総和を最大化するためと言うのは生物が自然界で生命維持をするような
場合のモデルを指す。

しかし、AlphaGoのような人工知能はもっと短い期間でディープ・ラーニングをするから、
報酬の総和の最大化では学習はできない。

もっとシンプルで、効果的な学習方法が必要になる。
TD学習は誤差をゼロにする方法で、強化学習が可能となる。

人間の強化学習との類似点は、
学習が報酬目的ではなく、フィードバックを得た反復学習で
特徴を少しずつ抽出する事だ。

これなら報酬がなくても強化学習が可能となる。

581 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:08:34.97 ID:n3plXGd6.net

>これなら報酬がなくても強化学習が可能となる。

英語学習だって報酬を総和を最大化ではできるはずはない。
達人との差をゼロにする強化学習の方がずっと現実的だ。

その結果として自己効力感が向上すると言う報酬が獲得できる。
報酬が獲得できるから、英語をディープ・ラーニングするのではない。

582 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:11:28.33 ID:Jhjp6s0M.net

無能桜井によるネットで拾った文章の
ひどいパッチワークで
内容がウソだらけの
メチャクチャになっているwww

583 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:15:24.06 ID:n3plXGd6.net

>誤差がゼロになった時点で それは最初にインプットした
>達人の棋譜になるだけなんだが？

TD学習の対象となるのはすべてを真似る事ではない。
特徴のパターンを少しずつ抽出することだ。
真似るのが特徴のパターンだから、その応用が上手なら
その達人にも勝つことは可能だ。

子供が親を真似て学習するが、それは親と同じ事をすることではない。
親と同じ特徴のパターンを真似るから、親よりも優れた子供は多い。

生徒が先生から学ぶ場合も先生とまったく同じ事を学んでいるのではない。
実は特徴のパターンを学んでいるだけだから、先生よりも優れた生徒も排出する。
出藍の誉れと言われるのがそれだ。

584 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:17:18.92 ID:n3plXGd6.net

>内容がウソだらけの

俺の内容にウソがあるなら指摘してみろ。
おれがバカなお前にも説明してやる。

585 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:18:10.32 ID:NkSuGpnj.net

ID:qPhvH9E7

この人日本人じゃないですよ
小卒キチガイアスペ自己愛性人格障害者の
この桜井恵三に何を言っても無駄ですよ


だって入院歴のあるキチガイですから

586 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:19:06.32 ID:n3plXGd6.net

>無能桜井によるネットで拾った文章の

お前はネットで拾うことも、説明することできない。
ウソばかりいう、ホラッチ・バカニート。

587 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:21:29.34 ID:n3plXGd6.net

俺の内容にウソがあるなら指摘してみろ。

俺の英語教育理論のディープ・ラーニングはグーグルが認めている。
脳学者の茂木も認めている。

588 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:22:52.37 ID:Jhjp6s0M.net

>>581
＞達人との差をゼロにする強化学習の方がずっと現実的だ。

>>583
＞TD学習の対象となるのはすべてを真似る事ではない。

あっという間に言うことが変わるバカ
全てを真似なければ差がゼロにならないだろ
その場しのぎで適当なことしか言えないから
こんなバカを晒すんだバカ

589 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:49:01.63 ID:n3plXGd6.net

>全てを真似なければ差がゼロにならないだろ

全てなんか真似る事ができないだろう？
勝つための特徴のパターンの誤差をゼロにする。
碁には相手があるのだから、まったく同じように真似る事もできないし、
その意味もない。

590 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:51:24.02 ID:n3plXGd6.net

>全てなんか真似る事ができないだろう？

言葉でいえば、日本語も英語も各自はそれぞれ違う発音をしている。
しかし、それでも日本語として通じるのは特徴を真似ているからだ。
赤ん坊だって親の発音をそっくりまねる事はできない。
親の発音の音のストリームの形（ゲシュタルト）を真似ているに過ぎない。

591 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:53:37.10 ID:n3plXGd6.net

>達人との差をゼロにする強化学習の方がずっと現実的だ。

達人とはいえ、いつもおなじではない。
相手の打ち方により違ってくる。
それでも勝つためにはパターンがある。
そのパターンの特徴を少しずつ真似ているに過ぎない。

592 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:55:32.95 ID:n3plXGd6.net

>言葉でいえば、日本語も英語も各自はそれぞれ違う発音をしている。

落語で言えば、師匠から学ぶのはその特徴だけだ。
師匠とまったく同じようにすることが弟子の学ぶべきものではない。
その結果師匠に似ているが、また別の芸が出来上がる。
それが達人との特徴の差をゼロにすると言う意味だ。

593 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 18:59:01.99 ID:n3plXGd6.net

>その場しのぎで適当なことしか言えないから

お前が理解できていないだけだ。
真似ると言えば、まったく同じことをする以外に理解ができない。

ディープ・ラーニングの学習は特徴を少しずつ抽出することだ。
差をゼロにするとは特徴の差をゼロにするのだ。
英語も日本語もディープ・ラーニングだと言うのは
音のストリームの特徴を抽出することで、まったく真似る意味ではない。

ディープ・ラーニングがまったく理解できていない、アホ。
AlphaGoが報酬を目的で学習すると思っている、低能で無学なバカ。
こいつにはディープ・ラーニングは絶対に無理。

594 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:00:25.79 ID:n3plXGd6.net

>あっという間に言うことが変わるバカ

お前が無学で知識がないから、ディープ・ラーニングを理解できない。
それを俺のせいにするな。

AlphaGoが報酬を目的で学習すると思っている、低能で無学なアホ。

595 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:01:27.04 ID:n3plXGd6.net

>AlphaGoが報酬を目的で学習すると思っている、低能で無学なアホ。

TD学習は報酬目当ての学習だと誤解するアホ。
AlphaGoがTD学習をしていると理解できない、アホ。

596 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:02:38.95 ID:Jhjp6s0M.net

その「特徴のパターンを真似る」という
コンピュータにとって難しい事象を行うために
強化学習の計算式があり、評価値があり、報酬があるんだろうが
桜井はいったいどこからどこへ向かっているんだ？
このバカ

597 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:07:07.54 ID:Jhjp6s0M.net

謎のハードウェアチップ「俺のニューラルネットワーク」の次は
報酬を何故か必要としない「俺のTD学習」かよwww
いったい桜井はどこまで現実世界から乖離するんだ

どうして桜井はこんなにバカなんだ

598 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:13:21.81 ID:n3plXGd6.net

>強化学習の計算式があり、評価値があり、報酬があるんだろうが

人間の強化学習に何の計算式があるのだ？
お前がどんな計算式をやっていると言うのだ？

599 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:15:16.26 ID:n3plXGd6.net

>報酬を何故か必要としない「俺のTD学習」かよwww

人間の脳の強化学習の素晴らしさは報酬目的の学習ではない。
人間だって、最初から報酬を目的としていない。
英語だって、スポーツだって最初は苦しいものだ。
報酬がないから苦しいのだ。

600 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:17:17.36 ID:n3plXGd6.net

>英語だって、スポーツだって最初は苦しいものだ

ある程度、上手になると楽しさが分かるようになる。
つまり、報酬を感じるのはかなりディープ・ラーニングをしてからだ。
少なくとも最初は楽しさ、つまり報酬が目的でディープ・ラーニングが
できているのではない。

601 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:20:24.09 ID:n3plXGd6.net

>報酬を何故か必要としない「俺のTD学習」かよwww

俺はお前をたたくのだけが目的だから、
題材は何でも構わない。

俺はここで英語を教えたいとも思っていない。
もうグーグルに認めたもらったから十分だ。

602 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:23:18.05 ID:Jhjp6s0M.net

本当に桜井は教師あり学習でも
まったく正解の方へと
向かうことのできない無能だな

どうやったらこうも間違った方にしか
進まないんだ

呆れるを通り越して
憐れだわ

603 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:23:32.59 ID:rbTff6WY.net

>>601
>もうグーグルに認めたもらったから十分だ。

バカニート詐欺師、桜井恵三はGoogleとは間逆なことを言ってるんだがなぁ（大笑）

604 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:39:36.71 ID:n3plXGd6.net

>バカニート詐欺師、桜井恵三はGoogleとは間逆なことを言ってるんだがなぁ（大笑）

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

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
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に囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁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
勝つ方法を学習するのです。

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。

605 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:40:01.29 ID:n3plXGd6.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

606 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 19:55:42.34 ID:rbTff6WY.net

バカニート詐欺師、桜井恵三は、窮すれば火病っていつもの虚しいコピペ連投かよ（大笑）

607 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 20:25:47.18 ID:Jhjp6s0M.net

本当にGoogleに認められるほどの学習方法なら
Makuakeで3ヶ月もの長期間募集してわずか14人しか
サポーターが現れないなんて無様な結果はありえない

つまり、その程度の胡散臭い詐欺師による
胡散臭いクズ教材ということが証明されただけということ

608 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 20:27:33.17 ID:rbTff6WY.net

>>607
そう
その事実から証明されるべきは、バカニート詐欺師、桜井恵三のダメっぷりだよね

609 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 20:43:08.39 ID:9KljDpFy.net

どうして桜井は、こんなにバカなんだ

610 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 21:15:10.76 ID:9KljDpFy.net

>>598
>人間の強化学習に何の計算式があるのだ？

そもそも、機械学習理論である強化学習を
人間の学習と等価と考えている時点で
バカニート詐欺師、桜井恵三は終わってる

611 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 22:05:26.55 ID:NkSuGpnj.net

ID:qPhvH9E7

この人日本人じゃないですよ
小卒キチガイアスペ自己愛性人格障害者の
この桜井恵三に何を言っても無駄ですよ


だって入院歴のあるキチガイですから

612 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 22:17:18.46 ID:bzR4078R.net

行動は基地外
思考は単なるバカ が桜井恵三

613 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 22:53:59.21 ID:n3plXGd6.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を

このバカはディープ・ラーニングの基本を知らない。

この学習方法は一般的にはディープ・ラーニングと呼ばれています。
AlphaGo自力で少しずつ達人の指し手を真似て学習して、プロ棋士にも
勝てるようになりました。

その驚きは人工知能が自ら学んだ事よりも、人工知能の学習方法が
人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

614 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 22:54:24.29 ID:n3plXGd6.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を

この学習方法は一般的にはディープ・ラーニングと呼ばれています。
AlphaGo自力で少しずつ達人の指し手を真似て学習して、プロ棋士にも
勝てるようになりました。

その驚きは人工知能が自ら学んだ事よりも、人工知能の学習方法が
人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

615 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 22:54:39.61 ID:n3plXGd6.net

このバカはディープ・ラーニングの基本を知らない。

この学習方法は一般的にはディープ・ラーニングと呼ばれています。
AlphaGo自力で少しずつ達人の指し手を真似て学習して、プロ棋士にも
勝てるようになりました。

その驚きは人工知能が自ら学んだ事よりも、人工知能の学習方法が
人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

616 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 22:55:55.11 ID:n3plXGd6.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を

このバカはディープ・ラーニングの基本を知らない。

この学習方法は一般的にはディープ・ラーニングと呼ばれています。
AlphaGo自力で少しずつ達人の指し手を真似て学習して、プロ棋士にも
勝てるようになりました。

その驚きは人工知能が自ら学んだ事よりも、人工知能の学習方法が
人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

617 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 22:56:41.45 ID:n3plXGd6.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を

このバカはディープ・ラーニングの基本を知らない。

この学習方法は一般的にはディープ・ラーニングと呼ばれています。
AlphaGo自力で少しずつ達人の指し手を真似て学習して、プロ棋士にも
勝てるようになりました。

その驚きは人工知能が自ら学んだ事よりも、人工知能の学習方法が
人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

618 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 22:57:24.96 ID:n3plXGd6.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を

このバカはディープ・ラーニングの基本を知らない。

この学習方法は一般的にはディープ・ラーニングと呼ばれています。
AlphaGo自力で少しずつ達人の指し手を真似て学習して、プロ棋士にも
勝てるようになりました。

その驚きは人工知能が自ら学んだ事よりも、人工知能の学習方法が
人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

619 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 23:00:59.68 ID:bzR4078R.net

>>613
>このバカはディープ・ラーニングの基本を知らない。

桜井さんの自己紹介は、いつも楽しいですね

桜井さんが毎日ボコボコになっているのは、
桜井さんがディープ・ラーニングの基本を
知らないからですよねwww

620 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/17(木) 23:15:50.55 ID:rbTff6WY.net

バカニート詐欺師、桜井恵三によると
ディープ・ラーニングとディープ ラーニングは
中黒のあるなしで意味するところが違うんでしたっけ？（笑）

621 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 01:28:28.05 ID:1l+KCDob.net

ID:qPhvH9E7

この人日本人じゃないですよ
小卒キチガイアスペ自己愛性人格障害者の
この桜井恵三に何を言っても無駄ですよ


だって入院歴のあるキチガイですから

622 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:21:37.05 ID:8FjGZwO/.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を

このバカはディープ・ラーニングの基本を知らない。

この学習方法は一般的にはディープ・ラーニングと呼ばれています。
AlphaGo自力で少しずつ達人の指し手を真似て学習して、プロ棋士にも
勝てるようになりました。

その驚きは人工知能が自ら学んだ事よりも、人工知能の学習方法が
人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

623 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:23:56.38 ID:8FjGZwO/.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を

脳学者の茂木はこうっている。

しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

624 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:24:14.24 ID:8FjGZwO/.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を

このバカはディープ・ラーニングの基本を知らない。

この学習方法は一般的にはディープ・ラーニングと呼ばれています。
AlphaGo自力で少しずつ達人の指し手を真似て学習して、プロ棋士にも
勝てるようになりました。

その驚きは人工知能が自ら学んだ事よりも、人工知能の学習方法が
人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

625 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:26:38.10 ID:8FjGZwO/.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を

脳学者の茂木はこうっている。

しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

626 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:27:48.60 ID:8FjGZwO/.net

脳学者の茂木はこう言っている

しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。

たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

627 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:28:16.81 ID:8FjGZwO/.net

脳学者の茂木はこう言っている

しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。

たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

628 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:31:24.24 ID:8FjGZwO/.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を

このバカはディープ・ラーニングの基本を知らない。

この学習方法は一般的にはディープ・ラーニングと呼ばれています。
AlphaGo自力で少しずつ達人の指し手を真似て学習して、プロ棋士にも
勝てるようになりました。

その驚きは人工知能が自ら学んだ事よりも、人工知能の学習方法が
人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

629 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:32:03.18 ID:8FjGZwO/.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

630 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:46:42.32 ID:8FjGZwO/.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

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
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に囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁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
勝つ方法を学習するのです。

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。

631 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:47:24.32 ID:8FjGZwO/.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を

このバカはディープ・ラーニングの基本を知らない。

この学習方法は一般的にはディープ・ラーニングと呼ばれています。
AlphaGo自力で少しずつ達人の指し手を真似て学習して、プロ棋士にも
勝てるようになりました。

その驚きは人工知能が自ら学んだ事よりも、人工知能の学習方法が
人間の脳の強化学習を真似ていた事でした。

632 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:51:59.30 ID:FIPZQyIm.net

今日も朝はよからバカ丸出しだな
はよ死ねよ　お前

633 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:53:20.46 ID:8FjGZwO/.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を
>人間の学習と等価と考えている時点で

生物と機械学習の強化学習は等価ではない。
生物が環境下で生命を維持するための強化学習は
本能とか、報酬が不可欠のものとなる。
学習意慾を持てないバカニートは致命的な欠陥を持つ障害者となる。

しかし、機械が求めるのは等価のものではなく、
人間のように難しい問題を解決する学習能力だけだ。

その学習脳力のディープ・ラーニングができれば、人間を超える事ができる。
人間が解決できなかった問題も人工知能なら解決できるかもしれない。

グーグルが目指すのは囲碁の世界一ではなく、人類の問題の解決だ。

634 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 06:58:22.59 ID:8FjGZwO/.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を
>人間の学習と等価と考えている時点で

しかし、強化学習が機械的に学習できるなら、
本能や報酬とはまったく関係のない仕組みを作ることができる。

それが現在開発されている人工知能である。
人工知能とは脳と等価のものを作るのが目的ではない。

脳と同じように難しい問題を解決できるように学習でき事が
人工知能研究の目的だ。

635 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 07:03:35.93 ID:8FjGZwO/.net

>そもそも、機械学習理論である強化学習を
>人間の学習と等価と考えている時点で

このバカが致命的なミスをしたのは機械学習が人間の脳の
何を真似たかが理解できていない事だ。
人間とまったく同じ強化学習をしていると考えているところだ。
強化学習で検索するから、それが生物の強化学習の仕組みか、
機械学習の強化学習がまったく区別できない。

機械学習は脳の基本的な強化学習を真似ているだけだ。
基本的な強化学習とは報酬を目的にするのではなく、
フィードバックを得て、特徴を少しずつ抽出し
パターンを学習することだ。

これを機械が真似る事ができれば、いくらでも学習が可能であり、
囲碁だけでなく、他の分野でも人間を負かす事ができるからだ。

636 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 07:06:31.59 ID:8FjGZwO/.net

>桜井さんがディープ・ラーニングの基本を
>知らないからですよねwww

それはここを読んで、読者が判断してくれる。
知識も理解力もないバカニートが言うべき事ではない。
俺は正しいと思っている事を淡々と書いているだけだ。

637 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 07:08:44.53 ID:8FjGZwO/.net

>知らないからですよねwww

ネットは他人を評価する場ではなく、
自分の意見を述べて、読者に判断してもらうべきところだ。

お前のような社会のクズは、意見も言わずに評価だけする。
人間は評価が好きだから、他人の評価は聞きたくない。

正しい意見を求めているのがネットであり、２ｃｈである。

638 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 07:25:43.21 ID:vOte0SPM.net

>>637
＞自分の意見を述べて、読者に判断してもらうべきところだ。
その結果が、Makuakeたったの14人という
大惨敗だったんじゃねーかwww

639 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 07:46:15.49 ID:DFnkgqfE.net

>>637
>正しい意見を求めているのがネットであり、２ｃｈである。

その結果が、Makuakeたったの14人という
大惨敗だったんじゃねーかwww

640 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 07:57:45.50 ID:8FjGZwO/.net

>その結果が、Makuakeたったの14人という

お前らは賛同者がゼロと言っていた。
それを有料の公開募集で１４人集めたのだから、
有料での賛同者が実在する。

そして、その総数はかなりの数と言う事ができる。

641 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 07:59:51.94 ID:8FjGZwO/.net

>それを有料の公開募集で１４人集めたのだから、
>有料での賛同者が実在する。

そしてAlphaGoの快挙により、ディープ・ラーニングに注目があつまり、
これからが期待できる。

ディープ・ラーニングが科学的であることが証明されたので、
英語脳、英語耳、英語舌、英語喉がインチキ教材であることも証明された。

もちろんディープ・ラーニングが証明されたから
文法で教える事も効果的でないことが証明できた。

642 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:01:25.11 ID:8FjGZwO/.net

>ディープ・ラーニングが科学的であることが証明されたので、
> 英語脳、英語耳、英語舌、英語喉がインチキ教材であることも証明された。

ディープ・ラーニングは達人を真似る事につきる。
ディープ・ラーニングの教材の１４４冊はすべてが達人を真似る事ができる、
画期的な教材となる。

643 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:01:29.69 ID:DFnkgqfE.net

>>640
>そして、その総数はかなりの数と言う事ができる。

バカニート桜井恵三、桜井恵三が
「かなり」とか「多くの」とかの言葉を使いだしたら要注意

極少数に過ぎない実態をウソでごまかす詐欺師です

644 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:03:41.52 ID:8FjGZwO/.net

>大惨敗だったんじゃねーかwww

あの人集めのプロジェクトに参加できたのだから大成功だ。
ディープ・ラーニングが本物であり、インチキでない事が証明できた。
そして、ディープ・ラーニングのアプローチがプロジェクトに採用されたことで、
英語に関係ない人もディープ・ラーニングに関心があること分かった。

645 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:05:26.57 ID:DFnkgqfE.net

>>644
>英語に関係ない人もディープ・ラーニングに関心があること分かった。

その結果が、Makuakeたったの14人という
大惨敗だったんじゃねーかwww

646 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:05:41.85 ID:8FjGZwO/.net

>大惨敗だったんじゃねーかwww

なによりも、バカニートが誹謗中傷していたことが、
すべてが誹謗であり、中傷であること証明できた。
またここではディープ・ラーニングが正しい英語学習の学習方法で
あることを証明できたのも大きい。

647 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:07:46.36 ID:8FjGZwO/.net

>その結果が、Makuakeたったの14人という

俺が参加するのが目的だったから、
１４名も金を払ったと言う事実は、大変感動している。
なによりも科学的であることを証明できたの大きい。

Makuakeの厳しい審査に合格したのは最大の快挙だ。

648 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:08:57.00 ID:DFnkgqfE.net

>>646
>すべてが誹謗であり、中傷であること証明できた。


頭が悪いとここまで自分勝手な妄想ができるんだな（笑）

職業妄想家のバカニート詐欺師、桜井恵三

649 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:09:58.07 ID:8FjGZwO/.net

またここではディープ・ラーニングが正しい英語学習の学習方法で
あることを証明できたのも大きい。

俺はお前らも知っているのように
１０年前に音のストリーム理論を提唱している。

そしてその終着がディープ・ラーニングで完成した。

私が英語教育を始めたのは１０年前、
まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

650 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:11:39.24 ID:DFnkgqfE.net

>>649
>時代は変わった。

そうだな
バカニート詐欺師、桜井恵三の言い分が
科学的だなんて思ってるヤツはいなくなったもんなwww

651 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:12:39.17 ID:8FjGZwO/.net

>すべてが誹謗であり、中傷であること証明できた。

お前らが叩けば叩くほど、注目が集まる。
そして俺の科学性、正しいことが証明できる。

私が英語教育を始めたのは１０年前、
まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

652 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:13:38.74 ID:DFnkgqfE.net

>>651
>お前らが叩けば叩くほど、注目が集まる。

その結果が、Makuakeたったの14人という
大惨敗だったんじゃねーかwww

653 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:23:46.87 ID:z2Rou04W.net

さんざん注目集めてたったの14人www
makuakeは参加することに意義があるってかwww

654 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:28:31.27 ID:8FjGZwO/.net

>科学的だなんて思ってるヤツはいなくなったもんなwww

バカニート軍団がもうウソを書くのもやめた。
やっとウソを書くアホらしさを、おまらバカなりに自覚したのだ。

655 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 08:29:31.31 ID:8FjGZwO/.net

>科学的だなんて思ってるヤツはいなくなったもんなwww

ディープ・ラーニングの効用はグーグルのAlphaGoが認めた。
脳科学者の茂木も人工知能に学べと言っている。

656 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 09:09:18.35 ID:8FjGZwO/.net

やっとウソを書くアホらしさを、おまらバカなりに自覚したのだ。

お前らは叩いて、叩くの好きだから、叩けるなら絶対にやめない。
しかし、もうバカニートがウソもやめたのは、まったく無駄な時間となるからだ。

俺は真実を書くだけだから、永遠に書くことができる。

ウソをウソと知りながら、報酬なしで書くことは、健常者には無理だ。

657 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 09:17:43.95 ID:z2Rou04W.net

>>651
＞そして俺の科学性、正しいことが証明できる。
いや、素人でもちょっと調べればわかることを
堂々と間違え、しかもそれを指摘すると
逆ギレして人を罵倒する上に
さらに間違ったアホ知識をさらけ出すという
桜井恵三の最低の人格が周知されただけだ

Googleが認めたなどと嘯いてみせても
まったくの無駄だ
嘘つきバカ恵三

658 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 09:31:43.29 ID:8FjGZwO/.net

>素人でもちょっと調べればわかることを

お前らがさんざん調べてもわからんことを正している。

AlphaGoはアプリではく、人工知能のシステムである。
AlphaGoはノインマン型のコンピュータでは動かない。
AlphaGoは報酬をベースに学習しない、TD学習の
ディープ・ラーニングであること。

659 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 09:32:41.02 ID:8FjGZwO/.net

>Googleが認めたなどと嘯いてみせても

俺はディープ・ラーニングのベースとなる、
音のストリーム理論を１０年前に提唱している。
俺がグーグルを認めたやったようなものだ。

660 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 09:34:04.03 ID:8FjGZwO/.net

>逆ギレして人を罵倒する上に

基地外のようなウソのコピペをしたのはバカニート軍団だ。
過去スレをみればわかる事だ。

そしてその嘘のコピペを止めたのも、バカニート軍団だ。

661 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 09:35:32.19 ID:8FjGZwO/.net

>逆ギレして人を罵倒する上に

正しい科学的な事を書く俺が、逆ギレをする必要はない。
俺は、この１０年間淡々と科学的な真実を書いただけだ。

662 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 09:36:33.15 ID:8FjGZwO/.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

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
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に囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁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
勝つ方法を学習するのです。

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。

663 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 09:37:20.97 ID:8FjGZwO/.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

664 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 09:51:39.58 ID:z2Rou04W.net

>>661
＞俺は、この１０年間淡々と科学的な真実を書いただけだ。
妄想に凝り固まったバカな誤りを吹聴して回って
桜井の頭の悪さを披露してただけだろwww
10年前の2ch登場早々から議論不能と評価されていたバカw

665 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:00:49.83 ID:1l+KCDob.net

ID:8FjGZwO/

この人が安価付けないのは、卑怯卑劣な精神であり、
かつ、見にくくすることで自分のレスを
読んでもらおうという自己愛

典型的な自己愛性人格障害者

666 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:02:18.26 ID:8FjGZwO/.net

>桜井の頭の悪さを披露してただけだろwww

お前らAlphaGoが報酬目的にするとか、
TD学習も知らないでディープ・ラーニングを語るような
アホ軍団だ。

667 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:03:41.54 ID:8FjGZwO/.net

>10年前の2ch登場早々から議論不能と評価されていたバカw

俺の音のストリーム理論、
そして最適性理論
そして最後のディープ・ラーニングで完全に科学性を証明できた。
お前らにぼこぼこにされないのは
俺が科学的に正しい事を言っているからだ。

668 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:05:09.18 ID:8FjGZwO/.net

>お前らにぼこぼこにされないのは
>俺が科学的に正しい事を言っているからだ。

基地外軍団のバカニートも、
AlphaGoのウソを言うのはバカな事だと分かりだしたのだ。

669 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:06:03.42 ID:1l+KCDob.net

ID:qPhvH9E7

この人日本人じゃないですよ
小卒キチガイアスペ自己愛性人格障害者の
この桜井恵三に何を言っても無駄ですよ


だって入院歴のあるキチガイですから

670 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:06:32.28 ID:1l+KCDob.net

ID:8FjGZwO/

この人が安価付けないのは、卑怯卑劣な精神であり、
かつ、見にくくすることで自分のレスを
読んでもらおうという自己愛

典型的な自己愛性人格障害者

671 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:06:47.01 ID:8FjGZwO/.net

>AlphaGoのウソを言うのはバカな事だと分かりだしたのだ。

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もウソ。
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれているもウソ。
強化学習をする AlphaGo にとっての最大の報酬は、盤上の自陣を最大化することもウソ。
たとえば、AlphaGo は、当初はディープラーニングのみを行い強化学習を行わない、もウソ。
ディープラーニングと強化学習は別物、それを同時に行うのが深層強化学習もウソ。
ドワンゴの GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、GPUに特化したクラウド基盤とも言えるもウソ。
TensorFlow は、ディープラーニング用のニューラルネットワークで今最も有名なソフトウェアなんだがもウソ。
AlphaGoはプログラムもウソ。
a close-door match =”The match was played behind closed doors. ” だろ もウソ。
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？ もウソ。
Wiredのプロの翻訳家の訳も非公開になっているもウソ。
今はアナログ回路ではデジタル回路の性能には全くかなわないらしいもウソ。
生物の種の数は研究者によって190万種だったり870万種だったりするもウソ
俺のウソを暴いたもウソ。
離散値しか示さないから、そろばんはデジタル計算器なんだよ もウソ。
音素が存在するもウソ。
πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能ウソ。

バカニートの言う事は全部がウソ。

672 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:07:52.16 ID:8FjGZwO/.net

>10年前の2ch登場早々から議論不能と評価されていたバカw

ウソつき軍団のお前らと議論ができる訳がないだろう。
このボケ！！！

673 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:08:47.00 ID:8FjGZwO/.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

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
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に囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁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
勝つ方法を学習するのです。

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。

674 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:09:19.83 ID:8FjGZwO/.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

675 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:09:57.81 ID:8FjGZwO/.net

２ｃｈの勢いランキング

1位 = 日本の英語教育を改革20 桜井恵三の詐欺教材に注意 [無断転載禁止]©2ch.net 657 218

676 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:23:18.79 ID:1l+KCDob.net

ID:qPhvH9E7

この人日本人じゃないですよ
小卒キチガイアスペ自己愛性人格障害者の
この桜井恵三に何を言っても無駄ですよ


だって入院歴のあるキチガイですから

677 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:23:46.61 ID:1l+KCDob.net

ID:8FjGZwO/

この人が安価付けないのは、卑怯卑劣な精神であり、
かつ、見にくくすることで自分のレスを
読んでもらおうという自己愛

典型的な自己愛性人格障害者

678 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 10:54:19.22 ID:z2Rou04W.net

>>644
＞あの人集めのプロジェクトに参加できたのだから大成功だ。

＞＞つまり目標設定金額の20万円以上が集まれば俺の勝ち。
＞もう勝利宣言できるな。
＞今回は公衆の面前でやるのだから、
＞バカニートも俺が成功しても否定できないだろう。

何が参加できたから大成功だよ
お前はmakuake担当者が設定した最低金額すら達成できなかった上に
自分で言い出した勝利条件すら満たせなかったんだから
大失敗の大敗北なんだよwww

勝手に下方修正して脳内成功したことにするなよ
会社を倒産させ、makuakeも失敗した
言うことはウソばかり、やることは失敗ばかりの
人生の落伍者桜井恵三www

679 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 11:18:04.66 ID:DFnkgqfE.net

>>678
勝手にゴールを動かすのは韓国人のメンタリティだな

680 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 11:46:28.39 ID:8FjGZwO/.net

>何が参加できたから大成功だよ

あのサイトは金を集める事ができるから、詐欺で使われるのを最も心配する。
そのために２時間くらいの面接を受ける必要がある。
そして説明書、教材、教え方、履歴書、SNS等全部を提出する必要がある。
もちろん俺の場合はアメブロもフェースブックもチェックされている。
多分ネットの誹謗中傷もチェックしていると思う。
あのプロジェクトに合格すれば、少なくともまともな人間、
まともな教材、まともな教え方、まともな経歴だった証明となる。

681 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 11:51:13.93 ID:8FjGZwO/.net

>多分ネットの誹謗中傷もチェックしていると思う。

俺がMakuakeに参加したかったのは、ネット上の誹謗中傷がどう判断されるかと言う事だ。
結果的には単なる誹謗と中傷であると判断されたことに満足している。

だからあとは１０名でも１４名でも人数はまったく気にしていない。
ネット情報に過敏な第三者に評価をしてもらいたかっただけだ。
面接でもネット上の情報に関しての質問はなかった。

俺のネット上の情報の多くは、
Makuakeでは最初から悪質な誹謗と中傷と判断してくれたようだ。

682 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 11:53:39.07 ID:8FjGZwO/.net

>俺がMakuakeに参加したかったのは、ネット上の誹謗中傷がどう判断されるかと言う事だ。

お前らの誹謗や中傷がどう判断されるかはこれかの俺には大変重要だ。
これで俺はネット情報に過敏な第三者に評価されても、
まったく問題ないと言う事が証明できた。

もちろんディープ・ラーニング以降は
ネットでの俺の評価はもっと高くなっているだろう。

683 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 11:55:42.92 ID:8FjGZwO/.net

>お前らの誹謗や中傷がどう判断されるかはこれかの俺には大変重要だ。

ウソであってもマイナスに作用するなら俺には大きな障害となる。
しかし、誹謗も中傷もそのまま受け取ってもらたのだから、
常識的な判断であるが、これからも安心と言う事だ。

684 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 11:59:31.35 ID:8FjGZwO/.net

>お前らの誹謗や中傷がどう判断されるかはこれかの俺には大変重要だ。

Makuakeの件に関してはもちろん、ブログでもフェースブックでも
合格してから、プロジェクトの話を書いている。
Makuakeで不合格となれば、
理由はともかくとして、お前らには最高のニュースとなってしまう。

685 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 12:01:28.27 ID:FIPZQyIm.net

>>678
だよな　ほんと、桜井恵三って本当に恥ずかしい人間だｗ

686 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 12:01:59.15 ID:8FjGZwO/.net

>Makuakeで不合格となれば、
> 理由はともかくとして、お前らには最高のニュースとなってしまう。

この件を俺から話題にすると怪しいので、
お前らが書いてくれるのは、最高のチャンスだと思っている。

687 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 12:03:58.65 ID:8FjGZwO/.net

>もちろんディープ・ラーニング以降は
> ネットでの俺の評価はもっと高くなっているだろう。

ディープ・ラーニング以降はネットの評判もどんどん上昇している。
過去のマイナス分も挽回している。

このスレがどんどん伸びる事を楽しみにしている。

688 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 12:07:13.77 ID:FIPZQyIm.net

なんど言われれば理解できるのか　キチガイ桜井
コンピューター技術であるディープラーニングは
お前の詐欺英語教材になんら関係ない
ディープラーニングという単語を一切宣伝に使うな　どあほ

689 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 12:07:23.98 ID:8FjGZwO/.net

ディープ・ラーニング以降はネットの評判もどんどん上昇している。
過去のマイナス分も挽回している。

同時に１０年前の音のストリーム理論の科学性も証明できるのだから、
絶好のチャンスが到来ということだ。

690 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 12:21:12.91 ID:1l+KCDob.net

ID:qPhvH9E7

ID:8FjGZwO/

この人が安価付けないのは、卑怯卑劣な精神であり、
かつ、見にくくすることで自分のレスを
読んでもらおうという自己愛

典型的な自己愛性人格障害者

691 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 12:21:39.96 ID:1l+KCDob.net

ID:qPhvH9E7

ID:8FjGZwO/

この人が安価付けないのは、卑怯卑劣な精神であり、
かつ、見にくくすることで自分のレスを
読んでもらおうという自己愛

典型的な自己愛性人格障害者

692 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 12:22:45.20 ID:DFnkgqfE.net

>>689
>理論の科学性も証明できるのだから、

科学性がないから、評価されないだよ

693 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 12:24:25.45 ID:DFnkgqfE.net

ソロバンがアナログ計算器だとかぬかすマヌケには
科学性云々を語る資格かない

694 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 12:53:10.61 ID:FIPZQyIm.net

ニューラルネットワークはアナログ回路が直感的に処理する

↑こんなバカ言っている奴がニューラルネットワークやディープラーニングを語る資格はないわなｗ

695 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 13:17:39.64 ID:8FjGZwO/.net

>Makuakeで不合格となれば、
> 理由はともかくとして、お前らには最高のニュースとなってしまう。

不合格なら、誹謗と言え、中傷でも怖いから、
もちろん２ｃｈは止めるつもりだった。

696 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 13:19:12.58 ID:8FjGZwO/.net

>不合格なら、誹謗と言え、中傷でも怖いから、
>もちろん２ｃｈは止めるつもりだった。

合格はディープ・ラーニングの前だから、
これからは、AlphaGoでおれもかなり勢いづくことになる。

697 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 13:20:28.08 ID:8FjGZwO/.net

>合格はディープ・ラーニングの前だから、
>これからは、AlphaGoでおれもかなり勢いづくことになる。

トランプを見れば、現在はやはり注目を集める事が大事だ。

698 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 13:30:20.88 ID:8FjGZwO/.net

>これで俺はネット情報に過敏な第三者に評価されても、
>まったく問題ないと言う事が証明できた。

２ｃｈではこれからが最も重要な時だ。
幸いにもバカニートたちも
これからAlphaGoのように、報酬なしでやってくれそうだ。

699 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 13:37:26.24 ID:1l+KCDob.net

ID:qPhvH9E7

ID:8FjGZwO/

この人が安価付けないのは、卑怯卑劣な精神であり、
かつ、見にくくすることで自分のレスを
読んでもらおうという自己愛

典型的な自己愛性人格障害者

700 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 14:01:50.81 ID:z2Rou04W.net

桜井の「グーグルに証明されなんちゃら」ってコピペ、
あれって北朝鮮が日本海に打ち込むミサイルみたいだな
かまってちゃんコピペwww

701 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 14:09:49.19 ID:8FjGZwO/.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

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
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に囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁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
勝つ方法を学習するのです。

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。

702 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 14:10:15.55 ID:FIPZQyIm.net

桜井って７５歳だっけ？　７４歳だっけ？
早くしねよ　　一刻も早く
世の中のためにならないばかりか、迷惑ばかりかける
ウンコ製造機、はよ死ね

703 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 14:10:22.25 ID:8FjGZwO/.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

704 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 14:11:24.93 ID:8FjGZwO/.net

>世の中のためにならないばかりか、迷惑ばかりかける

グーグルが後ろのついたから、
これからが本格的な英語のディープ・ラーニングだ。

705 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 14:18:18.52 ID:8FjGZwO/.net

バカニートをAlphaGoのように無報酬で宣伝に使ってやろう。
お前らはどうせディープ・ラーニングなんか無理だから、
宣伝だけやっていろ。

706 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 14:22:23.99 ID:FIPZQyIm.net

人類一の無能がいきがるな　バカ桜井

707 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 15:18:01.18 ID:z2Rou04W.net

ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/090100053/021000126/
無知無能無学習能力の桜井には
来世までかかっても理解できない
わかりやすいAlphaGoの学習の仕組み

708 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 16:17:43.61 ID:8FjGZwO/.net

>わかりやすいAlphaGoの学習の仕組み

なるほど、AlphaGoはノインマン型のコンピュータで動くアプリではなく、
ニューラル・ネットワークと言う人工知能のシステムだな。

そしてAlphaGoは別にクラウドに依存していない事も良く理解できる。

俺の主張していた通りだ。

709 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 16:20:05.62 ID:8FjGZwO/.net

AlphaGoが欧州のプロ棋士に勝利したのは、3000万手の棋譜と強化学習で
「打ち手ニューラルネット」を鍛えるという手法、さらにはそのニューラルネット同士の
対戦棋譜で「盤面評価ニューラルネット」を鍛える、という二つのイノベーションの賜物だった。

710 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 16:27:25.00 ID:8FjGZwO/.net

>わかりやすいAlphaGoの学習の仕組み

なるほど、AlphaGoは報酬を目的に強化学習をしたのではない。
膨大なデータを使い、達人との誤差をゼロにしようとしているに過ぎない。
報酬を必要としない、典型的なTD学習を使った強化学習であったことが分かる。

これも俺の主張していた通りだ。
どんどんまもなく７２才になるジジイの説明が正しいことが証明される。

711 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 16:29:28.46 ID:8FjGZwO/.net

>無知無能無学習能力の桜井には

その記事を読むと俺の言っていた通りの事が書いてある。
AlphaGoがノイマン型のコンピュータで動くアプリとか、
AlphaGoが報酬を目的に学習していたと言うのは
全部が真っ赤なウソだと証明できた。

712 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 16:33:12.85 ID:8FjGZwO/.net

>いきがるな　バカ桜井

俺の言ってた事が全部正しいと証明できた。
いきがるな、と言うのが無理だ。
当然に俺は、いきがるし、誇らしくも思う。
まもなく７２才になるジジイは恐るべしとも思う。

くそニートが貼ったリンクで、くそニートの間違いを指摘する。
こいつら天につばするより、もっとアホな事を次々にやらかす。

こいつらバカニートは報酬がないから永遠に学習できないのだろ！！！！

713 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 16:35:55.27 ID:z2Rou04W.net

ほらな、無知無能無学習能力の桜井は
報酬のこともニューラルネットワークのことも
ノイマン型コンピュータのことも
まるで理解できていないwww

このバカには一生かかっても、来世まで
持っていっても理解できない
何故ならどうしようもなく無能なバカだから

日本語でこんなに懇切丁寧に書いてある事すら
わからないんだから無能にもほどがある

714 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 16:55:20.31 ID:z2Rou04W.net

桜井は実は、自分の誤りに気付いている部分もある

>>712
＞報酬がないから永遠に学習できないのだろ！！！！
「報酬がなくても強化学習できる」という主張が
間違っているという意識がなければ
この発言は出てこないwww

自分が間違っているとわかっていても
2chでは口が裂けても言えないので、
虚勢を張るしかない哀れで矮小で愚かしい老人なのである

715 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 16:56:21.92 ID:1l+KCDob.net

ID:qPhvH9E7

ID:8FjGZwO/

この人が安価付けないのは、卑怯卑劣な精神であり、
かつ、見にくくすることで自分のレスを
読んでもらおうという自己愛

典型的な自己愛性人格障害者

716 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:01:02.56 ID:8FjGZwO/.net

>「報酬がなくても強化学習できる」という主張が

生物と無生物の強化学習は違う。
バカニートも生物だから環境で生命維持のためには
フィードバックの報酬が必要だ。

しかし、AlphaGoとか無生物は報酬を必要はない。
TD学習で強化学習をするからもっと効果的な学習ができる。
だから人工知能は人間より賢くなると言われている。

717 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:02:22.53 ID:8FjGZwO/.net

>しかし、AlphaGoとか無生物は報酬を必要はない。

強化学習で何も報酬を求めていない。

AlphaGoが欧州のプロ棋士に勝利したのは、3000万手の棋譜と強化学習で
「打ち手ニューラルネット」を鍛えるという手法、さらにはそのニューラルネット同士の
対戦棋譜で「盤面評価ニューラルネット」を鍛える、という二つのイノベーションの賜物だった。

718 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:03:02.95 ID:8FjGZwO/.net

>わかりやすいAlphaGoの学習の仕組み

なるほど、AlphaGoはノインマン型のコンピュータで動くアプリではなく、
ニューラル・ネットワークと言う人工知能のシステムだな。

そしてAlphaGoは別にクラウドに依存していない事も良く理解できる。

俺の主張していた通りだ。

相変わらずのウソつきバカニート。

719 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:12:35.46 ID:8FjGZwO/.net

>ニューラル・ネットワークと言う人工知能のシステムだな。

これを教師データとして、ニューラルネットにひたすら「教師あり学習（supervised Learning）」をさせた。

　このとき使われたニューラルネットワークの構成は、画像認識で優れた実績を上げた
「畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）」と呼ばれるものだ。
CNNは、脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントに考案されたニューラルネットワークで、
画像中に小さく映った文字や物体、顔の特徴を捉えるのに長けている。

盤面を画像として扱うから、ニューラル・ネットワークでないと処理できない。
AlphaGoがノイマン型で動くアプリなんていうには、
まったく人工知能の知識のないド素人が言うセリフだ。

720 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:18:50.08 ID:8FjGZwO/.net

>報酬のこともニューラルネットワークのことも
>ノイマン型コンピュータのことも


本当だな、もう一回勉強しろ、このバカニート。

これを教師データとして、ニューラルネットにひたすら「教師あり学習（supervised Learning）」をさせた。

　このとき使われたニューラルネットワークの構成は、画像認識で優れた実績を上げた
「畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）」と呼ばれるものだ。
CNNは、脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントに考案されたニューラルネットワークで、
画像中に小さく映った文字や物体、顔の特徴を捉えるのに長けている。

盤面を画像として扱うから、ニューラル・ネットワークでないと処理できない。
AlphaGoがノイマン型で動くアプリなんていうには、
まったく人工知能の知識のないド素人が言うセリフだ。

721 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:22:46.47 ID:8FjGZwO/.net

>いきがるな　バカ桜井

俺の言ってた事が全部正しいと証明できた。
いきがるな、と言うのが無理だ。
当然に俺は、いきがるし、誇らしくも思う。
まもなく７２才になるジジイは恐るべしとも思う。

くそニートが貼ったリンクで、くそニートの間違いを指摘する。
こいつら天につばするより、もっとアホな事を次々にやらかす。

こいつらバカニートは報酬がないから永遠に学習できないのだろ！！！！

722 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:25:12.55 ID:z2Rou04W.net

ニューラルネットワークという単語から
非ノイマン型コンピュータでしか動かないなんていうのは
まったく人工知能の知識のないアホの言うセリフだぞwww

＞ニューラルネットワークは、脳機能に見られる
＞いくつかの特性を計算機上のシミュレーション
＞によって表現することを目指した数学モデルである。

＞1988年、畳み込みニューラルネットワークを Homma Toshiteru らが音素の認
識に、
＞1989年に Yann LeCun らが文字の認識に使用した。

723 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:41:44.57 ID:8FjGZwO/.net

＞ニューラルネットワークは、脳機能に見られる
＞いくつかの特性を計算機上のシミュレーション
＞によって表現することを目指した数学モデルである。

AlphaGoの記事から理解すれば、
どう逆立ちしてもニューラル・ネットワークはハードウエアだろう。

このとき使われたニューラルネットワークの構成は、画像認識で優れた実績を上げた
「畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）」と呼ばれるものだ。
CNNは、脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントに考案されたニューラルネットワークで、
画像中に小さく映った文字や物体、顔の特徴を捉えるのに長けている。

724 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:42:52.44 ID:8FjGZwO/.net

＞によって表現することを目指した数学モデルである。

どう逆立ちしても、AlphaGoの記事から理解すれば
もちろん数学モデルでもない。

CNN（ニューラル・ネットワーク）は、
脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントに考案されたニューラルネットワークで、
画像中に小さく映った文字や物体、顔の特徴を捉えるのに長けている。

725 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:46:48.89 ID:8FjGZwO/.net

＞ニューラルネットワークは、脳機能に見られる
＞いくつかの特性を計算機上のシミュレーション
＞によって表現することを目指した数学モデルである。

AlphaGoの記事を読んでも、自分の間違いに気付けない。
AlphaGoのような学習ができないバカ、アホ。

726 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:49:46.25 ID:z2Rou04W.net

>>725
＞AlphaGoの記事を読んでも、自分の間違いに気付けない。
＞AlphaGoのような学習ができないバカ、アホ。
全部桜井のことだな
何がどう逆立ちしてもだよw
お前の曲解は異次元レベルだよwww

727 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:52:43.26 ID:8FjGZwO/.net

＞ニューラルネットワークは、脳機能に見られる
＞いくつかの特性を計算機上のシミュレーション
＞によって表現することを目指した数学モデルである。

AlphaGoの記事から理解すれば、
どう逆立ちしてもニューラル・ネットワークはハードウエアだろう。
脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントであれば、
どう理解すれば数学モデルになるのだ。
基本的な常識さえなく、学習力もないの致命的だ。

このとき使われたニューラルネットワークの構成は、画像認識で優れた実績を上げた
「畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）」と呼ばれるものだ。
CNNは、脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントに考案されたニューラルネットワークで、
画像中に小さく映った文字や物体、顔の特徴を捉えるのに長けている。

728 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:53:57.73 ID:8FjGZwO/.net

>何がどう逆立ちしてもだよw

AlphaGoの記事からどう理解すれば
ニューラル・ネットワークが数学モデルになるのだ？

729 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:54:20.35 ID:8FjGZwO/.net

AlphaGoの記事からどう理解すれば
ニューラル・ネットワークが数学モデルになるのだ？

このとき使われたニューラルネットワークの構成は、画像認識で優れた実績を上げた
「畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）」と呼ばれるものだ。
CNNは、脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントに考案されたニューラルネットワークで、
画像中に小さく映った文字や物体、顔の特徴を捉えるのに長けている。

730 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 17:57:39.25 ID:1l+KCDob.net

ID:qPhvH9E7

ID:8FjGZwO/

この人が安価付けないのは、卑怯卑劣な精神であり、
かつ、見にくくすることで自分のレスを
読んでもらおうという自己愛

典型的な自己愛性人格障害者

731 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 18:19:12.38 ID:8FjGZwO/.net

AlphaGoの記事からどう理解すれば
ニューラル・ネットワークが数学モデルになるのだ？

このバカは、どこまでアホを晒すつもりだ？

732 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 18:22:19.42 ID:FIPZQyIm.net

↓おい、バカ桜井　お前、診断チェックしてみろｗ


アスペルガー症候群　診断チェック
http://atmentalhealth.jp/asperger/

社会生活で必要なコミュニケーション力、想像力、社会性の3つに障害があるとされる自閉症スペクトラム障害（ASD）。
先天的な脳機能不全による発達障害だ。その有病率は1000人に7人とも100人に2人とも言われており、
専門家や調査の仕方によって大きく異なるまだまだ全容が解明されていない病だ。
その中でも言語や知能の発達に目立った遅れがないものがアスペルガー症候群（AS）で、その特徴から大人になってから診断される人も多い。

　具体的な特徴としては、「言葉を文字の意味通りに受け取る」「相手の気持ちを想像できない」
「音や匂いに敏感」「興味の幅が狭く、こだわりが強い」などがある。例えば「また今度」と社交辞令を言われたときに、
「今度」がいつか気になって何度も聞いてしまったり、「お皿を洗って」と頼まれたときに
シンクの中の茶わんや箸を残してお皿だけ洗ったり、といった行動をとってしまう。

　しかしこれらの症状も「空気が読めない」や「マイペース」だけで片づけられてしまうため、
大人になるまで本人や周りに自覚がないケースが多いのだ。その一方で、本人は劣等感や自己否定感を覚えて
人知れず悩んでしまい、場合によってはうつ症状になってしまうこともある。
そのまま適切なケアを受けられないとうつ病を悪化させたり、詐欺などの被害に遭ったりすることもあるという。

　「自分がASかもしれない」と思った場合は、病院のホームページなどで簡単にできるセルフチェックを試してみるといいだろう。
その上で、各県にある発達障害者支援センターに相談するのがおすすめだ。通常の精神科では専門外であることが多く、適切な処置をされないリスクがあるからだ。

　専門家は「発達障害は特別なものではなく、誰もが多かれ少なかれ同じ特性を持っている」とし、
「その特性が顕著で、生活に支障をきたせば医学的に発達障害と認められるというだけ」と、全ての人にとって身近な障害であることを強調している。

733 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 18:32:20.52 ID:z2Rou04W.net

AlphaGoの記事からどう理解すれば
ニューラル・ネットワークが数学モデルにならないと思うんだ？
このバカは、どこまでアホを晒すつもりだ？
無能にもほどがあるだろw

734 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 19:16:16.97 ID:z2Rou04W.net

AlphaGoの記事からどう理解すれば
ニューラル・ネットワークがハードウェアになるのだ？

ハサビス氏が言っていた「システム」の一単語だけが
お前のニューラルネットワーク=ニューロチップだという根拠か？

735 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 19:30:27.53 ID:DFnkgqfE.net

>>731
>ニューラル・ネットワークが数学モデルになるのだ？

モデル化されて行列式で表せるんだから、
明らかに数学モデル

どうして桜井は、こんなにバカなんだ

736 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 21:54:19.93 ID:8FjGZwO/.net

>ニューラル・ネットワークがハードウェアになるのだ？

・このとき使われたニューラルネットワークの構成は
・CNNは、脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントに考案されたニューラルネットワークで、

これだけで、もう数学モデルではないだろう。

737 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 21:56:25.40 ID:8FjGZwO/.net

>モデル化されて行列式で表せるんだから、
> 明らかに数学モデル

どうやって”脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントに考案された”ものを
数学モデルで表現できるのだ？

”脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントに考案された”つまり
最も数式で表現しにくい、視覚野の話しだ。

738 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 21:58:03.76 ID:8FjGZwO/.net

>”脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントに考案された”つまり
>最も数式で表現しにくい、視覚野の話しだ。

AlphaGoも盤面を画像データとして扱う事により、
勝つためのパターンを学習している。
数式で計算できないから画像として扱っている。

739 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 22:09:02.45 ID:DFnkgqfE.net

>>738
>AlphaGoも盤面を画像データとして扱う事により、

盤面はそれぞれの石が座標データとして管理されてんだよ

どうして桜井は、こんなにバカなんだ

740 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 22:22:01.83 ID:YWh1T/pT.net

>>738
＞AlphaGoも盤面を画像データとして扱う事により、

ソウルでの5連戦の様子がテレビでも放送されていたが、盤上に画像取得用のカメラがあったか？

マウスで石が置かれだ目を入力してたよな

バカニート詐欺師、桜井恵三の妄想起因で口からでまかせの嘘の連発は、いい加減にしろよ

741 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 22:42:07.20 ID:YWh1T/pT.net

何で黙ってんだ？
バカニート詐欺師、桜井恵三

都合の悪い話は徹底スルーか？

それとも涙目で新しいネタを探して
必死の形相で検索中か？（笑）

742 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 22:43:02.78 ID:FIPZQyIm.net

>>739
だよねｗ　マジであまりのバカさに驚いたわ　まさか、画像で取り込んでると思っているとはｗ
チェスにしろ、将棋にしろ、囲碁にしろ、人間が既に座標データで棋譜を管理してるのに
それすら知らないんだろうな。知ってたら、そんな非効率的なことしてると思わない。

743 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 22:43:57.43 ID:FIPZQyIm.net

ということは、桜井って、ジジイのくせに将棋すら知らないだろｗ

744 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 22:53:49.67 ID:YWh1T/pT.net

座標データとして扱えば、X方向、Y方向の位置と
白か 黒か もしくは 空白かの
3つのデータだけで管理できるから、極めて簡単だな（笑）

どうして桜井は、こんなにバカなんだ

745 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 23:00:06.29 ID:FIPZQyIm.net

囲碁って将棋やチェスと違って
持ち時間が短いだろ　数秒いないに打たないといけないのに
画像でスキャンして画像認識している暇ねーべｗ

746 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 23:03:43.51 ID:YWh1T/pT.net

画像認識するってことは、入力が二値化されて画素がデジタル化してるってことなんだけど
桜井はバカだから、直感で判断するとか言うんだろんなw

747 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 23:07:28.32 ID:FIPZQyIm.net

桜井って、物事を書かれたまま、言われたままに理解することができない。
何をやっても下手クソな訳だｗ

会社経営然り、人間づきあい然り、英語然り、料理然りｗ

748 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/18(金) 23:16:04.17 ID:YWh1T/pT.net

自分の考えは正しい
って思い込み、それを補完するネット上の記事はないか
正しいと思ってる言葉の一部でもヒットすれば、コピペ

内容を正しく理解していないから、ボコボコに突っ込まれまくりw

749 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 06:07:43.83 ID:wFSzW7tI.net

>囲碁にしろ、人間が既に座標データで棋譜を管理してるのに

このバカ、将棋とニューラル・ネットワークの囲碁を混同している。
そしてノイマン型とニューラル・ネットワークの囲碁の解析の方法を
まったく理解していない。

知識がない、学習意欲がないから、新しい知識が吸収できない。

座標データで管理するならなぜニューラル・ネットワークを使うのだ？

750 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 06:10:08.64 ID:wFSzW7tI.net

>画像でスキャンして画像認識している暇ねーべｗ

お前はどこまでもバカだ。
画像データとして扱うと言ったときに、スキャンした画像だけしから
思い浮かぶ事はない。

脳が貧弱、あれも貧弱、知識も貧弱、学習意慾は皆無。
ニューラル・ネットワークの事はまったく理解できない。

751 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 06:18:54.99 ID:wFSzW7tI.net

>お前はどこまでもバカだ。

ホラッチョ・バカニート軍団は記事を引用して何も読んでいない。
俺に読めと言っておきながら、知識も能力もないバカが読まない。

まもなく７２才になるジジイとホラッチョ・バカニート軍団の差は
これからも開くばかりだ。

752 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 06:23:46.35 ID:wFSzW7tI.net

>座標データとして扱えば、X方向、Y方向の位置と
>白か 黒か もしくは 空白かの
>3つのデータだけで管理できるから、極めて簡単だな（笑）

お前の知識の中だけで妄想する。
そんな方法なら、どうやってディープ・ラーニングができるのだ？
ディープ・ラーニングとは報酬を計算するではなく、
特徴を少しずつ学習する事を言うのだ。
このバカ軍団はAlphaGoはまだノインマン型のコンピュータだと思っている。
本当のバカ。

753 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 06:27:24.91 ID:wFSzW7tI.net

>何で黙ってんだ？

健常者は寝ている時間だ。
勉強しないバカが何んで起きているのだ？
精神や脳に障害があると、体内時計も何も全部が狂い、
生活時間も、脳も狂って、夜寝る事ができなくなる。

754 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 06:47:55.71 ID:wFSzW7tI.net

>自分の考えは正しい
>って思い込み、それを補完するネット上の記事はないか

それはホラッチョ・バカニート軍団の話しだ。
補完するために、間違いのネット情報を探す、そして信じる。
そして、コピペ、コピペ、コピペ・・・・・・・・

755 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 07:38:05.80 ID:HLdY/a0U.net

>>737
＞どうやって”脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントに考案された”ものを
＞数学モデルで表現できるのだ？
どうやっても何も、現に実際に数学モデルとして
表現されているじゃないか
お前は何を言っているんだ？

756 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 07:43:38.97 ID:wFSzW7tI.net

>どうやっても何も、現に実際に数学モデルとして
>表現されているじゃないか


”脳の視覚野の神経細胞の働きをヒントに考案された”と言うのはこうだ。
視細胞は、網膜上にある捍体細胞と錐体細胞のこと。
それぞれにある視物質が、光を電気信号に変換しています。
ピクセルのようにアナログで作用するのだ。
数式モデルではアナログの目では見る事ができない。
デジカメと言ってもデジタルで表現するのではなく、
ピクセルと言う点で示すのだ。

アナログのお前がデジタルしか理解できない、このバカ。

757 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 07:46:30.36 ID:wFSzW7tI.net

>どうやっても何も、現に実際に数学モデルとして
>表現されているじゃないか

人間の脳のニューラル・ネットワークだって
数学モデルで動いているのではない。

すべてが脳のニューラル・ネットワークはすべてがアナログだ。
そのようなアナログ的なアプローチがディープ・ラーニングに向いているのだ。

758 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 07:48:49.67 ID:wFSzW7tI.net

>どうやっても何も、現に実際に数学モデルとして
>表現されているじゃないか

人間が見えるものはデジカメでもアナログ画像しか見えない。
人間が扱うソロバンもアナログ計算器だ。
電卓と言っても、表示や入力は全部アナログだ。

759 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 07:54:05.64 ID:wFSzW7tI.net

>すべてが脳のニューラル・ネットワークはすべてがアナログだ。
>そのようなアナログ的なアプローチがディープ・ラーニングに向いているのだ。

AlphaGoがニューラル・ネットワークのハードを使うのも、
碁に関して言えば、アナログ的なアプローチの学習
つまりりディープ・ラーニングができるからだ。

760 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 07:55:29.82 ID:wFSzW7tI.net

>つまりりディープ・ラーニングができるからだ。

もちろん英語習得はディープ・ラーニングだ。

761 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 08:05:39.21 ID:HLdY/a0U.net

>>757
＞人間の脳のニューラル・ネットワークだって
＞数学モデルで動いているのではない。
何を言っているんだこのバカは
人間の腕を模したロボッアームを見て
人間はモーターで動いているのではないと
言っているようなものだぞ
数学モデルをなんだと思っているんだこのバカは

762 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 08:33:03.78 ID:hFYTKsWb.net

>>758
＞人間が見えるものはデジカメでもアナログ画像しか見えない。
こいつは本当に日本語が不自由だなw
もはや何を言っているか理解不能だ

763 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 08:49:40.44 ID:wFSzW7tI.net

>人間の腕を模したロボッアームを見て
>人間はモーターで動いているのではないと

このバカ何も知らない。
ディズニーランドのロボットは油圧のアクチュエーターで稼働する。
アナログ的に動かす事ができる。

このバカはロボットと言えばモーターだと思う。
それ以外の選択肢がない。

764 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 08:51:23.72 ID:wFSzW7tI.net

>もはや何を言っているか理解不能だ

お前の知識が恐ろしく低いからだ。
お前が見ているデジカメの写真はアナログで見ている。
画像の保存や加工をデジタルでやっているだけだ。
AlphaGoのディープ・ラーニングもアナログ的にやっている。

765 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 08:54:20.59 ID:wFSzW7tI.net

>ディズニーランドのロボットは油圧のアクチュエーターで稼働する。
>アナログ的に動かす事ができる。

そして２４分の１秒ずつの位置を決めて、動かしている。
つまり３Dのアニメーションだ。
これは油圧だからできることで、
回転するモーターでやるのは非常に難しい。
油圧なら動物や人間のような動作が可能だ。

766 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 08:55:22.93 ID:wFSzW7tI.net

>こいつは本当に日本語が不自由だなw

お前は基本的な科学知識が不自由だ。

767 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 08:57:49.69 ID:wFSzW7tI.net

>数学モデルをなんだと思っているんだこのバカは

ディズニーランドのロボットは油圧のアクチュエーターで稼働する。
アナログ的に動かす事ができる。

デジタルのコンピュータで制御しているが、
しかし、制御方法は数学モデルではなく、
２４分の１秒ずつの位置を決めて、動かしている。
だからあのような自然な動きが可能となる。

768 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 08:58:59.40 ID:wFSzW7tI.net

バカニートが黙ったら、すべて了解の意味。
このホラッチョは分かりましたと言えないから、黙るだけ。

769 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:16:20.25 ID:hFYTKsWb.net

話をそらすなアホ
人間の脳の働きの一部を模したのが数学モデルなのに
「人間の脳が数学モデルで動いているのではない」などと
阿呆な事をいうアホでも理解できるように例えを出したのに
何が油圧だアホ
自分が間違っていましたと言えないから
話をそらして誤魔化そうとする卑怯者
それとも例えも理解できないくらいバカなのか？バカなんだな？

どうして桜井はこんなにバカなんだ

770 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:19:58.29 ID:wFSzW7tI.net

>人間の脳の働きの一部を模したのが数学モデルなのに

ニューラル・ネットワークは数学モデルではない。
もちろん脳が数学的に作用したり、数学的に学習したりしない。
脳は完全にアナログ的な作用、アナログ的な学習をする。
それがニューラル・ネットワークのディープ・ラーニングだ。
AlphaGoもその例外ではない。

771 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:21:44.39 ID:hFYTKsWb.net

>>767
＞しかし、制御方法は数学モデルではなく、
おまえ、数学モデルが何かわかってないだろwww

772 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:21:45.80 ID:wFSzW7tI.net

>AlphaGoもその例外ではない。

AlphaGoがニューラル・ネットワークのアナログ的なディープ・ラーニングを選んでのは
数学的なアプローチでは不可能だからだ。

773 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:23:17.32 ID:wFSzW7tI.net

>おまえ、数学モデルが何かわかってないだろwww

AlphaGoのシステムを数学モデルで作る事はできない。
人間の脳のようにアナログ的なディープ・ラーニングしか方法はない。

774 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:24:58.59 ID:hFYTKsWb.net

また現実から大きく乖離した
桜井恵三の「俺の数学モデル」かよwww

775 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:25:18.31 ID:wFSzW7tI.net

>人間の脳のようにアナログ的なディープ・ラーニングしか方法はない。

AlphaGoの学習にはクラウドも使われているが、
ディープ・ラーニングを実行したのはニューラル・ネットワークだけだ。
クラウドは勝率の計算など、学習の補助的な計算だけだ。

776 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:27:09.85 ID:wFSzW7tI.net

>また現実から大きく乖離した

お前が数学モデルを説明しないで、何でかい離と言えるのだ。
お前が数学モデルというだけで、その先は何の理解もない。
このバカは、数学モデルで何を説明するかも分かっていない。

777 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:33:22.90 ID:hFYTKsWb.net

>>776
＞お前が数学モデルを説明しないで、何でかい離と言えるのだ。
アクチュエーターの制御の話にいきなり
数学モデルを出すバカの数学モデルの理解が
正しいわけがないだろwww
おまえの頭の中はクソしか詰まってないのかwww

778 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:33:25.34 ID:wFSzW7tI.net

ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した
数学モデルではない。

AlphaGoがニューラル・ネットワークで作られた人工知能だ。
ニューラル・ネットワークは脳のようなディープ・ラーニングができる
非ノイマン型のコンピュータだ。

AlphaGoのような人工知能は数式モデルを使って作ることができない。
AlphaGoがニューラル・ネットワークを使ったのも
DeepZenGoがニューラル・ネットワーク使うのも、
ノイマン型のコンピュータではディープ・ラーニングができないからだ。

英語もディープ・ラーニングだ。

779 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:35:41.72 ID:wFSzW7tI.net

>アクチュエーターの制御の話にいきなり

ロボットは必ずしもモーターで稼働するのではない。
油圧アクチュエーターを使えば、自然な動き、つまりアナログ的な
動きを可能にする。

780 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:36:44.90 ID:wFSzW7tI.net

ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した
数学モデルではない。

AlphaGoがニューラル・ネットワークで作られた人工知能だ。
ニューラル・ネットワークは脳のようなディープ・ラーニングができる
非ノイマン型のコンピュータだ。

AlphaGoのような人工知能は数式モデルを使って作ることができない。
AlphaGoがニューラル・ネットワークを使ったのも
DeepZenGoがニューラル・ネットワーク使うのも、
ノイマン型のコンピュータではディープ・ラーニングができないからだ。

781 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:38:17.63 ID:wFSzW7tI.net

ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した
数学モデルではない。

AlphaGoはニューラル・ネットワークを使い、人間の脳の
ディープ・ラーニングを可能にしている。
ニューラル・ネットワークは数学モデルではなく、
脳のようなディープ・ラーニングができる
非ノイマン型のコンピュータだ。

782 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:39:56.26 ID:wFSzW7tI.net

ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した
数学モデルではない。

もちろん、脳も脳細胞でできた、生体のニューラル・ネットワークと言える。

783 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:44:54.30 ID:wFSzW7tI.net

>もちろん、脳も脳細胞でできた、生体のニューラル・ネットワークと言える。

AlphaGoは人工のニューラル・ネットワークの人工知能だ。
その結果、人間の脳の強化学習ができる。
それがディープ・ラーニング（深層強化学習）である。

その強化学習の基本は報酬の総和の最大化を目的とする学習ではない。
フィードバックを得た反復学習で特徴を抽出してパターンを学習して、
達人（見本）との誤差を減らす学習方法だ。

これがディープ・ラーニングであり、深層強化学習と呼ばれている。

784 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:45:32.14 ID:wFSzW7tI.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

785 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:46:14.38 ID:wFSzW7tI.net

バカニートが黙ったら、すべて了解の意味。
このホラッチョは分かりましたと言えないから、黙るだけ。

786 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:47:38.51 ID:wFSzW7tI.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

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
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に囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁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
勝つ方法を学習するのです。

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。

787 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 09:55:19.99 ID:hFYTKsWb.net

>>778
＞ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性を
＞計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した
＞数学モデルではない。
お前は、Wikipediaのニューラルネットワークについて書かれた説明に
根拠もなくいきなり「ではない」とつけて
それで証明したつもりかバカ

788 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:05:53.34 ID:wFSzW7tI.net

>それで証明したつもりかバカ

（グーグル発表）今回の挑戦を始めるにあたり、
１．私たちは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。

AlphaGoのハードもニューラルネットワークだ。

（ドワンゴ発表）AlphaGo』に勝つソフトを開発するプロジェクト『DeepZenGo』を始動。
半年から1年かけて、ニューラルネットワークを利用したソフトを開発することになりました。

AlphaGoもDeepZenGoも双方とも、ハードはニューラルネットワークだ。

証明終わり：

789 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:07:59.26 ID:wFSzW7tI.net

>それで証明したつもりかバカ

くそガキ、俺のニューラル・ネットワークの証明に
異論や反論があればいくらでも言え。
いつものように、
お前が黙ったら、お前は完全に俺の証明を認めた事になる。

790 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:09:15.54 ID:hFYTKsWb.net

どこにニューラルネットワークが
ハードウェアだって書いてあるんだ？
何も証明されてないじゃないか
どこが証明終わりなんだ
お前はどこまでインチキなんだ

791 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:09:35.34 ID:wFSzW7tI.net

くそガキ、俺のニューラル・ネットワークの証明に
異論や反論があればいくらでも言え。

もう少し待ってやる。

792 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:11:53.53 ID:hFYTKsWb.net

お前がニューラルネットワークがハードウェアだという証明は
「システム」の一単語だけなのか？
「システム＝ハードウェア」とは限らないんだぞ
それのどこが証明だ
笑わせるなwww

793 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:12:03.33 ID:wFSzW7tI.net

>どこにニューラルネットワークがハードウェアだって書いてあるんだ？

それなら次の説明から、
どう理解すればニューラル・ネットワークが数学モデルと言えるのだ？

（グーグル発表）今回の挑戦を始めるにあたり、
１．私たちは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。

AlphaGoのハードもニューラルネットワークだ。

（ドワンゴ発表）AlphaGo』に勝つソフトを開発するプロジェクト『DeepZenGo』を始動。
半年から1年かけて、ニューラルネットワークを利用したソフトを開発することになりました。

794 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:13:10.58 ID:wFSzW7tI.net

>それのどこが証明だ

それなら次の説明から、
どう理解すればニューラル・ネットワークが数学モデルと言えるのだ？

（グーグル発表）今回の挑戦を始めるにあたり、
１．私たちは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。

AlphaGoのハードもニューラルネットワークだ。

（ドワンゴ発表）AlphaGo』に勝つソフトを開発するプロジェクト『DeepZenGo』を始動。
半年から1年かけて、ニューラルネットワークを利用したソフトを開発することになりました。

795 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:15:10.57 ID:wFSzW7tI.net

グーグルが用意したのも、
ドワンゴのプロジェクト『DeepZenGo』が用意するのも
数学モデルではない事は理解できるか？

796 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:17:06.25 ID:wFSzW7tI.net

>「システム＝ハードウェア」とは限らないんだぞ

おい、このくそガキ、いくら俺の主張を否定してもお前の主張を通らない。
お前の主張がウソなら、俺の主張を認めざるを得ない。

797 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:18:31.86 ID:wFSzW7tI.net

グーグルが用意したのも、
ドワンゴのプロジェクト『DeepZenGo』が用意するのも
数学モデルではない事は理解できるか？

ディープ・ラーニングをした、またディープ・ラーニングをさせるのだから、
グーグルとドワンゴが用意したもの、用意するものは数学モデルではない。

798 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:18:58.02 ID:yJL4Fh+f.net

ID:wFSzW7tI
ID:wFSzW7tI

このキチガイ自己愛性人格障害者は
三連休だというのに早朝から2ちゃん三昧かよ

799 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:19:14.00 ID:wFSzW7tI.net

それなら次の説明から、
どう理解すればニューラル・ネットワークが数学モデルと言えるのだ？

（グーグル発表）今回の挑戦を始めるにあたり、
１．私たちは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。

AlphaGoのハードもニューラルネットワークだ。

（ドワンゴ発表）AlphaGo』に勝つソフトを開発するプロジェクト『DeepZenGo』を始動。
半年から1年かけて、ニューラルネットワークを利用したソフトを開発することになりました。

800 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:19:56.57 ID:yJL4Fh+f.net

>>796
しかもこうい日本語でなく、支離滅裂で否論理的なことしか書けないし

801 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:20:44.04 ID:wFSzW7tI.net

くそガキ、俺のニューラル・ネットワークの証明に
異論や反論があればいくらでも言え。
いつものように、
お前が黙ったら、お前は完全に俺の証明を認めた事になる。

お前のウソが判明したら、俺の主張を受け入れざるを得ない。

802 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:21:35.96 ID:wFSzW7tI.net

>しかもこうい日本語でなく、支離滅裂で否論理的なことしか書けないし

どうした。
最後のうめき声か？

803 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:25:02.55 ID:wFSzW7tI.net

>三連休だというのに早朝から2ちゃん三昧かよ

まもなく７２才のよぼよぼジジイの唯一の楽しみは可愛い孫とのスカイプ会話ではありません。

無学で、無教養で、無金で、無能で、早漏で、女経験さえもないバカニートを
いやと言う程、何度もぼこぼこすることです。

私には４人の子供がいて、自慢はだれ一人２ｃｈをやっていません。

多くの生徒にジジイは若い、若いと言われるのは、
このバカニートぼこぼこにあります。

バカニートの皆様、これからも若さ維持のため、
毎日を敬老の日としてよろしくお願いします。

私は英語、人工知能、IT、タブレット、女、どれも現役であり、
非常に得意としております。

ぼこぼこぼこ

804 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:25:31.66 ID:hFYTKsWb.net

「次の説明から」もなにも、その文章の中には
ニューラルネットワークを使うことしか書いていないだろ
ニューラルネットワークが何かとはまた別問題だ

お前が何故か「システムという一単語」から
「ニューラルネットワークはハードウェアだ」という
謎なことを抜かし、それを証明だとバカな主張をしているだけだ

世の中にはニューラルネットワークについて
説明をされている文章は山ほどあるのに
どうやったらニューラルネットワークが
数学モデルではないとマヌケなことをいえるんだ
このバカは
ttps://www.sist.ac.jp/~suganuma/kougi/other_lecture/SE/net/net.htm

805 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:26:10.75 ID:wFSzW7tI.net

ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した
数学モデルではない。

AlphaGoがニューラル・ネットワークで作られた人工知能だ。
ニューラル・ネットワークは脳のようなディープ・ラーニングができる
非ノイマン型のコンピュータだ。

AlphaGoのような人工知能は数式モデルを使って作ることができない。
AlphaGoがニューラル・ネットワークを使ったのも
DeepZenGoがニューラル・ネットワーク使うのも、
ノイマン型のコンピュータではディープ・ラーニングができないからだ。

806 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:33:37.96 ID:wFSzW7tI.net

>ニューラルネットワークを使うことしか書いていないだろ
>ニューラルネットワークが何かとはまた別問題だ

それならお前の主張する、数学モデルとはいえるのか？

807 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:34:33.95 ID:wFSzW7tI.net

>それならお前の主張する、数学モデルとはいえるのか？

AlphaGoはディープ・ラーニングができた。
DeepZenGoはディープ・ラーニングをさせる。
つまり数学モデルでないことは証明できる。

808 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:35:56.18 ID:wFSzW7tI.net

>AlphaGoはディープ・ラーニングができた。
>DeepZenGoはディープ・ラーニングをさせる。
>つまり数学モデルでないことは証明できる。

おい、このくそガキ、いくら俺の主張を否定してもお前の主張を通らない。
お前の主張がウソなら、俺の主張を認めざるを得ない。

809 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:36:44.90 ID:wFSzW7tI.net

（グーグル発表）今回の挑戦を始めるにあたり、
１．私たちは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。

AlphaGoのハードもニューラルネットワークだ。

（ドワンゴ発表）AlphaGo』に勝つソフトを開発するプロジェクト『DeepZenGo』を始動。
半年から1年かけて、ニューラルネットワークを利用したソフトを開発することになりました。

AlphaGoもDeepZenGoも双方とも、ハードはニューラルネットワークだ。

証明終わり：

810 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:37:50.57 ID:wFSzW7tI.net

ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した
数学モデルではない。

AlphaGoがニューラル・ネットワークで作られた人工知能だ。
ニューラル・ネットワークは脳のようなディープ・ラーニングができる
非ノイマン型のコンピュータだ。

811 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:40:34.19 ID:hFYTKsWb.net

桜井はノイマン型コンピュータでは
ディープラーニングは出来ないと主張している
だからディープラーニングを行うAlphaGoやDeepZenGoは
非ノイマン型だというのが桜井の主張だ

だが、悪魔の証明ではないんだ
これを覆すにはノイマン型コンピュータで、
数学モデルでディープラーニングをやってみるだけでいい

ttp://techblog.yahoo.co.jp/javascript/deep-learning-with-javascript/
これだけで証明完了だ

ニューラルネットワークは数学モデルであることが証明でき、
ノイマン型コンピュータではディープラーニングは出来ないと
いう桜井の主張は誤りで、桜井恵三は大嘘付きであることが証明できた

812 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:45:32.79 ID:hFYTKsWb.net

もし、桜井の妄想どおり
ノイマン型コンピュータではディープラーニングが
出来ない世界であれば、
非ノイマン型コンピュータが普及していない現在では
ほとんどの人がディープラーニングについて
実験ができないことになってしまう

どうして桜井はこんなにバカなんだ

813 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:53:17.91 ID:hFYTKsWb.net

ちなみにGoogleの猫認識もノイマン型コンピュータによる
ディープラーニングだ

つまり、桜井のディープラーニングに関する認識は
最初から間違いだったということだ

あらかじめ言っておくと、Googleの猫認識は
ニューラルネットワークが猫を認識できるようになるまで
1000台のコンピュータで3日かかったわけではないからな
もしそう思っているなら根本的に間違いだ

814 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 10:54:17.74 ID:YJSQGx1B.net

晒しあげ

815 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:21:49.70 ID:wFSzW7tI.net

>非ノイマン型コンピュータが普及していない現在では
>ほとんどの人がディープラーニングについて
>実験ができないことになってしまう

グーグルが２０１２年に猫の認識をしているのが従来のコンピュータだ。
１０００以上のCPUを使っている。
しかし、猫と認識だけのディープ・ラーニングだ。

しかし、グーグルでもそのディープマインド買収して、
ニューラル・ネットワークで人工知能を研究している。

テレビゲームのDQNもAlphaGoもニューラル・ネットワークだ。
囲碁のような人工知能はグーグルの研究と言えども、
ニューラル・ネットワークでなければ無理だ。

816 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:25:20.73 ID:wFSzW7tI.net

>ニューラルネットワークが猫を認識できるようになるまで
>1000台のコンピュータで3日かかったわけではないからな

時間の問題ではなく、1000台のコンピュータを使って猫の認識するぐらいなものだ。
だからこれはニューラル・ネットワークではなく、
ノイマン型コンユータのネットワークでディープ・ラーニングをやらせたに過ぎない。

817 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:25:48.99 ID:hFYTKsWb.net

>>815
＞しかし、猫と認識だけのディープ・ラーニングだ。
無能なお前の認識だとその程度のことになってしまうのか
Googleの猫認識はそんな浅い話ではない

どうして桜井はこんなにバカなんだ

818 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:28:42.44 ID:hFYTKsWb.net

>>816
＞だからこれはニューラル・ネットワークではなく、

俺の見間違いでなければ、
桜井はGoogleの猫認識は
ニューラルネットワークじゃないと言ったのか？www

819 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:29:32.67 ID:wFSzW7tI.net

>桜井はノイマン型コンピュータでは
> ディープラーニングは出来ないと主張している

離散したデータを使い、CPUで処理するノイマン型コンピュータは
処理、つまり加工とか、計算とか、保存、通信に向いている。

しかし、ディープ・ラーニングとは数値計算でなく、
１回の学習では特徴を少しずつ学習するためには
離散したデータしか扱てないハードでは無理だ。

３０００万手から特徴を抽出するためには
多層構造のニューラル・ネットワークが必須になる。

820 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:31:04.41 ID:wFSzW7tI.net

>離散したデータを使い、CPUで処理するノイマン型コンピュータは
>処理、つまり加工とか、計算とか、保存、通信に向いている。

AlphaGoの場合も勝率の計算や、データの加工等ではクラウドを使っている。
しかし、ディープ・ラーニングに関してはニューラル・ネットワークでしか
できないから、AlphaGoが全てのディープ・ラーニングをしている。

821 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:34:32.63 ID:xHXjOBsw.net

>>749
おまえ、ホントにバカだなｗ　常にこちらの予想を遙かに下回るバカ
こちらはお前が痴呆老人よりも遙かにバカだと知っているけど、
それであっても常に俺たちの予想を下回るｗ　底なしだな　お前ｗ

822 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:37:36.21 ID:wFSzW7tI.net

>桜井はGoogleの猫認識は
>ニューラルネットワークじゃないと言ったのか？www

それはニューラル・ネットワークの定義による。

使用されたデータから判断すれば、
使用したデータは０と１しか使っていないから、
猫認識のシステムはニューラル・ネットワークとは言えない。

823 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:39:14.19 ID:wFSzW7tI.net

ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した
数学モデルではない。

AlphaGoがニューラル・ネットワークで作られた人工知能だ。
ニューラル・ネットワークは脳のようなディープ・ラーニングができる
非ノイマン型のコンピュータだ。

AlphaGoのような人工知能は数式モデルを使って作ることができない。
AlphaGoがニューラル・ネットワークを使ったのも
DeepZenGoがニューラル・ネットワーク使うのも、
ノイマン型のコンピュータではディープ・ラーニングができないからだ。

824 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:42:03.94 ID:wFSzW7tI.net

>Googleの猫認識はそんな浅い話ではない

それならなぜ、グーグルは５００億円でディープマインドを買収して、
研究員、ニューラル・ネットワーク、人工知能の会社を買収したのだ？
猫の認識でこのままでは当面の実用化はほぼ無理だと確信したのだろう。

825 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:45:13.62 ID:wFSzW7tI.net

>おまえ、ホントにバカだなｗ　常にこちらの予想を遙かに下回るバカ
>こちらはお前が痴呆老人よりも遙かにバカだと知っているけど、
>それであっても常に俺たちの予想を下回るｗ　底なしだな　お前ｗ

このバカ、何の意見も持っていない。
頭に何もない、空っぽな証拠。
こんなバカや無知を晒しても２ｃｈに書きたいものか？

826 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:47:41.49 ID:wFSzW7tI.net

>無能なお前の認識だとその程度のことになってしまうのか
>Googleの猫認識はそんな浅い話ではない

この餓鬼はその程度とか、そんな浅い話ではないとか、
そのとか、あれとか、あすこのとか
認知症のジジイやババアと同じような何を言いたかが
全くわからない口ぶりだ。

827 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:48:56.68 ID:yJL4Fh+f.net

ID:wFSzW7tI
ID:wFSzW7tI

このキチガイ自己愛性人格障害者は
三連休だというのに早朝から2ちゃん三昧かよ

828 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:49:25.16 ID:yJL4Fh+f.net

>>796
しかもこうい日本語でなく、支離滅裂で否論理的なことしか書けないし

829 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:49:48.53 ID:wFSzW7tI.net

>この餓鬼はその程度とか、そんな浅い話ではないとか、
>そのとか、あれとか、あすこのとか
>認知症のジジイやババアと同じような何を言いたかが
>全くわからない口ぶりだ。

ここはそんな耄碌ジジイの来る場所でない。
ハイエナのような危険なハンターがうろうろしている危ない場所だ。

830 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:50:17.28 ID:wFSzW7tI.net

ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した
数学モデルではない。

AlphaGoがニューラル・ネットワークで作られた人工知能だ。
ニューラル・ネットワークは脳のようなディープ・ラーニングができる
非ノイマン型のコンピュータだ。

AlphaGoのような人工知能は数式モデルを使って作ることができない。
AlphaGoがニューラル・ネットワークを使ったのも
DeepZenGoがニューラル・ネットワーク使うのも、
ノイマン型のコンピュータではディープ・ラーニングができないからだ。

831 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:50:44.76 ID:wFSzW7tI.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

832 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 11:55:12.59 ID:hFYTKsWb.net

桜井はどこまでアホなんだ
Googleの猫認識は猫を認識させるための実験を行ったのではなく、
ノイマン型コンピュータでディープラーニングを行い
ニューラルネットワークが猫という概念を取得したという話だ
このニューラルネットワークは猫の他に
人の顔や他の部位についても認識できるようになっている

桜井が考えているような
猫を認識させるために1000台のコンピュータを使ったわけではない
ニューラルネットワークがディープラーニングを行い
画像のみから教師なし学習をするという実験だ

つまり、「ノイマン型コンピュータではディープラーニングが
できないという桜井の主張」がまったくの誤りである証明だ

どうして桜井はこんなにバカなんだ

833 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:00:36.55 ID:wFSzW7tI.net

>ニューラルネットワークが猫という概念を取得したという話だ

それだけの事だ。
ニューラルチップのニューラル・ネットワークを使えばもっと
簡単にそして精度高い認識ができる。

どう呼ぶかはニューラル・ネットワークの定義による。

使用されたデータから判断すれば、
使用したデータは０と１しか使っていないから、
猫認識のシステムはニューラル・ネットワークとは言えない。

834 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:03:10.44 ID:wFSzW7tI.net

>画像のみから教師なし学習をするという実験だ

ディープ・ラーニングのもっとも大事な要素は強化学習の部分だ。
深層強化学習を目指すなら、ニューラルチップを使う、
ニューラル・ネットワークでなければどうにもならない。

835 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:03:32.57 ID:yJL4Fh+f.net

ID:wFSzW7tI
ID:wFSzW7tI

このキチガイ自己愛性人格障害者は
三連休だというのに早朝から2ちゃん三昧かよ

836 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:04:05.65 ID:yJL4Fh+f.net

>>796
しかもこうい日本語でなく、支離滅裂で否論理的なことしか書けないし

837 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:04:57.93 ID:wFSzW7tI.net

>つまり、「ノイマン型コンピュータではディープラーニングが
>できないという桜井の主張」がまったくの誤りである証明だ

強化学習ができていないから、ディープ・ラーニングができたと言うのはウソだ。
ディープ・ラーニングとは深層強化学習であり、
AlphaGoのもっとも重要なニューラル・ネットワークの機能だ。

838 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:08:59.78 ID:xHXjOBsw.net

おい、バカ桜井
お前、定期的に脳ドックと精神科に通えｗ
お前は人格が異常だし、知能も低すぎるｗ　痴呆症かもよｗ

839 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:08:59.95 ID:wFSzW7tI.net

>つまり、「ノイマン型コンピュータではディープラーニングが
>できないという桜井の主張」がまったくの誤りである証明だ

ディープ・ラーニングで最も大事な機能は自分で学ぶ以上に、
より精度の高い解決策を学習することだ。

その意味では、ノイマン型コンピュータではディープラーニングが
できないというのは正しい。

グーグル、IBM、フェースブック、富士通の人工知能は
全部が例外なく、ニューロチップを使ったニューラル・ネットワークを
ハードウエアに使っている。

この意味でも、ノイマン型コンピュータではディープラーニングが
できないというのは正しい。

840 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:09:42.84 ID:yJL4Fh+f.net

ID:wFSzW7tI
ID:wFSzW7tI

このキチガイ自己愛性人格障害者は
三連休だというのに早朝から2ちゃん三昧かよ

841 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:10:08.80 ID:yJL4Fh+f.net

>>796
しかもこういう日本語でなく、支離滅裂で否論理的なことしか書けないし

842 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:11:25.90 ID:fIX+L9f5.net

ID:wFSzW7tI

午前中だけで、なんと



無意味無価値なレスを



65レス



キチガイ桜井恵三



ID:wFSzW7tI

843 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:13:09.08 ID:wFSzW7tI.net

>猫を認識させるために1000台のコンピュータを使ったわけではない

1000台のコンピュータで猫を認識するくらいなら、まったく実用的でもない。
わざわざ、人工知能にやらせる必要もない。

ニューラル・ネットワークの人工知能がすごいのは
自らディープ・ラーニングできる事ではなく、
学習方法次第では人間以上の事ができる事だ。

人類の抱える難しい問題の解決もできる事がすごいのだ。

844 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:13:47.46 ID:wFSzW7tI.net

ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した
数学モデルではない。

AlphaGoがニューラル・ネットワークで作られた人工知能だ。
ニューラル・ネットワークは脳のようなディープ・ラーニングができる
非ノイマン型のコンピュータだ。

AlphaGoのような人工知能は数式モデルを使って作ることができない。
AlphaGoがニューラル・ネットワークを使ったのも
DeepZenGoがニューラル・ネットワーク使うのも、
ノイマン型のコンピュータではディープ・ラーニングができないからだ。

845 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:14:26.41 ID:wFSzW7tI.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

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
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に囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁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
勝つ方法を学習するのです。

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。

846 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:15:29.96 ID:wFSzW7tI.net

>お前は人格が異常だし、知能も低すぎるｗ　痴呆症かもよｗ

まもなく７２才のよぼよぼジジイの唯一の楽しみは可愛い孫とのスカイプ会話ではありません。

無学で、無教養で、無金で、無能で、早漏で、女経験さえもないバカニートを
いやと言う程、何度もぼこぼこすることです。

私には４人の子供がいて、自慢はだれ一人２ｃｈをやっていません。

多くの生徒にジジイは若い、若いと言われるのは、
このバカニートぼこぼこにあります。

バカニートの皆様、これからも若さ維持のため、
毎日を敬老の日としてよろしくお願いします。

私は英語、人工知能、IT、タブレット、女、どれも現役であり、
非常に得意としております。

ぼこぼこぼこ。 また今日もボコ。

847 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:16:02.03 ID:wFSzW7tI.net

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もウソ。
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれているもウソ。
強化学習をする AlphaGo にとっての最大の報酬は、盤上の自陣を最大化することもウソ。
たとえば、AlphaGo は、当初はディープラーニングのみを行い強化学習を行わない、もウソ。
ディープラーニングと強化学習は別物、それを同時に行うのが深層強化学習もウソ。
ドワンゴの GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、GPUに特化したクラウド基盤とも言えるもウソ。
TensorFlow は、ディープラーニング用のニューラルネットワークで今最も有名なソフトウェアなんだがもウソ。
AlphaGoはプログラムもウソ。
a close-door match =”The match was played behind closed doors. ” だろ もウソ。
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？ もウソ。
Wiredのプロの翻訳家の訳も非公開になっているもウソ。
今はアナログ回路ではデジタル回路の性能には全くかなわないらしいもウソ。
生物の種の数は研究者によって190万種だったり870万種だったりするもウソ
俺のウソを暴いたもウソ。
離散値しか示さないから、そろばんはデジタル計算器なんだよ もウソ。
音素が存在するもウソ。
πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能ウソ。

バカニートの言う事は全部がウソ。

848 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:19:03.99 ID:wFSzW7tI.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

849 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:21:29.35 ID:fIX+L9f5.net

ID:wFSzW7tI

午前中だけで、なんと



無意味無価値なレスを



７１レス



キチガイ桜井恵三



ID:wFSzW7tI

850 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:22:04.84 ID:yJL4Fh+f.net

ID:wFSzW7tI
ID:wFSzW7tI

このキチガイ自己愛性人格障害者は
三連休だというのに早朝から2ちゃん三昧かよ

851 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:22:33.38 ID:yJL4Fh+f.net

>>796
しかもこういう日本語でなく、支離滅裂で否論理的なことしか書けないし

852 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:28:48.01 ID:hFYTKsWb.net

>>843
＞>猫を認識させるために1000台のコンピュータを使ったわけではない
＞1000台のコンピュータで猫を認識するくらいなら、まったく実用的でもない。
お前は人様の話が一ミリたりとも理解できないのか？

本当に桜井は存在自体が無価値どころか
有害だな
害獣として駆除された方がいいレベルだ

アイビーエスを倒産させたのを隠している
経歴詐称のホラッチョ桜井www

853 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:30:20.66 ID:yJL4Fh+f.net

晒しあげ

854 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:43:50.09 ID:hFYTKsWb.net

>>839
＞グーグル、IBM、フェースブック、富士通の人工知能は
＞全部が例外なく、ニューロチップを使ったニューラル・ネットワークを
＞ハードウエアに使っている。
全部が例外なくだって？www
どこにそんな証拠があるんだよ
桜井の妄想世界の中か？
証拠もないのにまた
俺は知らん、各メーカーに聞けってか？www

855 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 12:46:14.15 ID:bJWV0Ya9.net

桜井の頭の悪さと自分の正当性を主張するためのでっち上げ妄想は、底なしだな

856 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 13:38:09.53 ID:zUpFNowg.net

ID:wFSzW7tI

午前中だけで、なんと



無意味無価値なレスを



７１レス



キチガイ桜井恵三



ID:wFSzW7tI

857 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 14:28:26.40 ID:bI9xeMBY3

支持率が高すぎたサッチャー首相

http://music.geocities.jp/jphope21/0203/36/245_1.html

右翼の少年に暗殺された日本社会党委員長の事件との接点があった。

( http://sky.geocities.jp/datepedia/02/update.html )

( http://music.geocities.jp/jphope21/0103/32/208.html )

（　個人的意見　）

858 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 15:05:29.14 ID:QyM9p+/L.net

こいつ汚物スレ量産して何が楽しいのかね？

ID:wFSzW7tI

しかも全員から１１年も毎日一瞬で完全に論破されているのに(笑)

くそジジイは感覚も麻痺しているんだろうな(笑)

859 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 15:15:33.31 ID:dgH/KceR.net

どうして桜井は こんなにバカなんだ

860 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 15:50:27.76 ID:wFSzW7tI.net

>どこにそんな証拠があるんだよ

1000台を使って、たった猫の認識をしたのは２０１２年だ。
当時はすごい事だったし、それがベストの方法だった。
しかし２０１６年はたった１台のニューラル・ネットワークのAlphaGoが
自分でディープ・ラーニングをして世界の碁のプロに勝った。

今のグーグルだって１０００台のコンピュータで猫を認識するようなアホはやらない。
１台で済むなら１０００台使うバカ、アホはいないだろう。
金のあるグーグルだって、そして例外なく１台のニューラル・ネットワークを使う。

お前は例外なくバカであり、間違いなくアホだ。

861 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 15:53:41.03 ID:bJWV0Ya9.net

誰が猫の話をしてんだよ

>>839
>グーグル、IBM、フェースブック、富士通の人工知能は
>全部が例外なく、ニューロチップを使ったニューラル・ネットワークを
>ハードウエアに使っている。

というバカニート詐欺師の言い分の証拠を提示しろと>>854は言っているんだ

どうして桜井は こんなにバカなんだ

862 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:01:26.15 ID:hFYTKsWb.net

>>860
それのどこがニューロチップを使ってる証拠なんだよ
桜井はどこまでバカなんだ

863 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:06:30.30 ID:QyM9p+/L.net

晒しあげ

864 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:06:51.61 ID:wFSzW7tI.net

＞>猫を認識させるために1000台のコンピュータを使ったわけではない
＞1000台のコンピュータで猫を認識するくらいなら、まったく実用的でもない。

ディープ・ラーニングは自分で学べる事が重要ではない。
実用的に人間の生活に生かせるかどうかが大事だ。
1000台のコンピュータで猫を認識するくらいなら、
人間がやればすぐに、そして正確にできるのだから、機械にやらせる必要はない。

865 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:08:34.92 ID:wFSzW7tI.net

>というバカニート詐欺師の言い分の証拠を提示しろと>>854は言っているんだ

このくそガキ、常識が優先するものだ、
非常識な事を言うお前がその例外を提示すべきだろう？

866 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:10:28.11 ID:wFSzW7tI.net

>それのどこがニューロチップを使ってる証拠なんだよ

このくそガキ、常識が優先するものだ、
非常識な事を言うお前がニューロチップを使わない
例外を提示すべきだろう？

867 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:11:05.56 ID:hFYTKsWb.net

話をそらすなよw
例外なくニューロチップを使ってる証拠は
いつ出て来るんだ？

868 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:12:33.74 ID:wFSzW7tI.net

>このくそガキ、常識が優先するものだ、

４年前に1000台のコンピュータで猫を認識したグーグルでも
今はもう一台のニューラル・ネットワークで囲碁のプロに勝っている。
もう１０００台をつかうようなバカな事をやらない。
絶対にやらない。

869 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:15:41.07 ID:wFSzW7tI.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

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
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に囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁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
勝つ方法を学習するのです。

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。

870 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:16:02.39 ID:hFYTKsWb.net

で、それのどこが
ニューロチップを使っている証拠なんだ？

871 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:17:14.31 ID:wFSzW7tI.net

人工知能から学ぶ「英語学習法」

茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。

今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

872 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:18:33.01 ID:hFYTKsWb.net

コピぺで話をそらして逃げるなよ

＞グーグル、IBM、フェースブック、富士通の人工知能は
＞全部が例外なく、ニューロチップを使ったニューラル・ネットワークを
＞ハードウエアに使っている。
例外なくニューロチップを使ってる証拠は
いつ出て来るんだ？

873 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:25:41.90 ID:bJWV0Ya9.net

>>865
>非常識な事を言うお前がその例外を提示すべきだろう？

バカニート詐欺師、桜井恵三こそ非常識そのものなので

>>839
>グーグル、IBM、フェースブック、富士通の人工知能は
>全部が例外なく、ニューロチップを使ったニューラル・ネットワークを
>ハードウエアに使っている。

という発言の根拠を提示する必要があるわけだよ

874 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 16:27:53.49 ID:bJWV0Ya9.net

バカニート詐欺師、桜井恵三は負けが確定すると
"証明された"とPRESIDENTの茂木氏の記事のコピペ連投で遁走というのが
最近のパターンだな

それが出てきたら、バカニート詐欺師、桜井恵三の敗北宣言ってことだよ（大笑い）

875 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 17:30:42.92 ID:tILDn1xt.net

ID:wFSzW7tI

午前中だけで、なんと



無意味無価値なレスを



７１レス



キチガイ桜井恵三



ID:wFSzW7tI

876 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 17:31:09.72 ID:/km+nx83.net

こいつ汚物スレ量産して何が楽しいのかね？

ID:wFSzW7tI

しかも全員から１１年も毎日一瞬で完全に論破されているのに(笑)

くそジジイは感覚も麻痺しているんだろうな(笑)

877 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 17:45:39.91 ID:wFSzW7tI.net

>くそジジイは感覚も麻痺しているんだろうな(笑)

その通り、バカニートの無数のウソには完全麻痺したな！！

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もウソ。
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれているもウソ。
強化学習をする AlphaGo にとっての最大の報酬は、盤上の自陣を最大化することもウソ。
たとえば、AlphaGo は、当初はディープラーニングのみを行い強化学習を行わない、もウソ。
ディープラーニングと強化学習は別物、それを同時に行うのが深層強化学習もウソ。
ドワンゴの GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、GPUに特化したクラウド基盤とも言えるもウソ。
TensorFlow は、ディープラーニング用のニューラルネットワークで今最も有名なソフトウェアなんだがもウソ。
AlphaGoはプログラムもウソ。
a close-door match =”The match was played behind closed doors. ” だろ もウソ。
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？ もウソ。
Wiredのプロの翻訳家の訳も非公開になっているもウソ。
今はアナログ回路ではデジタル回路の性能には全くかなわないらしいもウソ。
生物の種の数は研究者によって190万種だったり870万種だったりするもウソ
俺のウソを暴いたもウソ。
離散値しか示さないから、そろばんはデジタル計算器なんだよ もウソ。
音素が存在するもウソ。
πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能ウソ。

878 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 17:46:29.02 ID:wFSzW7tI.net

>こいつ汚物スレ量産して何が楽しいのかね？

スレを作っているのはバカニート軍団。
俺は英語のディープ・ラーニングを宣伝しているだけ。

879 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 17:57:23.08 ID:bJWV0Ya9.net

w>>877
全てウソではない事実なのに、幼児のようにウソ連呼する様子は、
バカニート詐欺師、桜井恵三の知性の無さを示すだけで、すごく虚しいな

880 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 17:59:03.89 ID:bJWV0Ya9.net

>>878
>宣伝しているだけ。

自称、宣伝の結果がmakuakeで14人という無様な負け戦
取らぬ狸の皮算用をしていたニフティ裁判の時と同じだよな

881 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 18:04:56.99 ID:wFSzW7tI.net

>全てウソではない事実なのに、

ウソを次のウソで誤魔化すバカニート、ホラッチョ軍団。

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もウソ。
TD学習も、強化学習の一つだから報酬が組み込まれているもウソ。
強化学習をする AlphaGo にとっての最大の報酬は、盤上の自陣を最大化することもウソ。
たとえば、AlphaGo は、当初はディープラーニングのみを行い強化学習を行わない、もウソ。
ディープラーニングと強化学習は別物、それを同時に行うのが深層強化学習もウソ。
ドワンゴの GPUサーバファーム紅莉栖(くりす)は、GPUに特化したクラウド基盤とも言えるもウソ。
TensorFlow は、ディープラーニング用のニューラルネットワークで今最も有名なソフトウェアなんだがもウソ。
AlphaGoはプログラムもウソ。
a close-door match =”The match was played behind closed doors. ” だろ もウソ。
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？ もウソ。
Wiredのプロの翻訳家の訳も非公開になっているもウソ。
今はアナログ回路ではデジタル回路の性能には全くかなわないらしいもウソ。
生物の種の数は研究者によって190万種だったり870万種だったりするもウソ
俺のウソを暴いたもウソ。
離散値しか示さないから、そろばんはデジタル計算器なんだよ もウソ。
音素が存在するもウソ。
πは実数であり数字だ。ソロバンで扱うことはできないが、アナログ計算機である計算尺なら原理上可能ウソ。

全てが、非常識なウソ。

882 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 18:06:57.19 ID:/km+nx83.net

ID:wFSzW7tI

午前中だけで、なんと



無意味無価値なレスを



７１レス



キチガイ桜井恵三



ID:wFSzW7tI

883 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 18:07:25.25 ID:/km+nx83.net

こいつ汚物スレ量産して何が楽しいのかね？

ID:wFSzW7tI

しかも全員から１１年も毎日一瞬で完全に論破されているのに(笑)

くそジジイは感覚も麻痺しているんだろうな(笑)

884 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 18:07:34.43 ID:wFSzW7tI.net

>宣伝の結果がmakuakeで14人という無様な負け戦

英語はディープ・ラーニングというのも事実。
Makuakeの厳しい審査に合格も事実。
１４人集めたのお事実。
AlphaGoがディープ・ラーニングの効果を証明したのも事実。
俺が１０年前から、音のストリーム（ディープ・ラーニングの前身）を
提唱していたのも事実。

全部が科学的な事実。

885 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 18:08:19.60 ID:bJWV0Ya9.net

>>881
バカニート詐欺師、桜井恵三以外の人間が容易に理解できる内容を
ウソだと連呼する行為は、「自分はバカですよ」と言って歩いてるのと同じ

自分のバカを晒すチンドン屋、桜井恵三（笑）

886 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 18:08:58.37 ID:bJWV0Ya9.net

>>884
>全部が科学的な事実。

makuekeで14人という惨敗は科学的な事実だよ

887 ：名無しさん＠英語勉強中：2016/03/19(土) 18:09:02.73 ID:wFSzW7tI.net

>くそジジイは感覚も麻痺しているんだろうな(笑)

その通り、バカニートの無数のウソには完全麻痺したな！！

でも事実は宣伝するぞ！！！

英語はディープ・ラーニングというのも事実。
Makuakeの厳しい審査に合格も事実。
１４人集めたのお事実。
AlphaGoがディープ・ラーニングの効果を証明したのも事実。
俺が１０年前から、音のストリーム（ディープ・ラーニングの前身）を提唱していたのも事実。

全部が科学的な事実。