勉強会への考察へのつっこみ

[21:27:50] showyouの発言: 手書き文字の認識って普通はどうやるの？ A.28x28の升目に区切ってそこが黒かどうかでみる

28x28=784次元て想像つかないよ．

テキストでも次元はそこそこ大きくなるけど，画像だとさらに大きくなるんだな．

すいません、これだと色んなとこから袋叩きくらいそうなので補足。
ビショップ本の冒頭に「例えば手書き文字を28x28のドットで区切って・・」って書いてあって、これってどんな風にやるの？的質問がありました。で、これに対する解として、まず手書きの文字を28x28の升目に置いて、そこのマスが白か黒かで0か1(もしくは中間の濃度)に置き換えるっていう量子化の話をしていました。

ただこれだとちょっと左上に寄った文字と、右下に寄った文字は違うとか判断されるかもしれません。そのため、手書き認識は書き順とか、どこで曲がっているかといった特徴点を抽出して比較を行うと思います。その辺を無視して愚直にやるなら28x28次元で見るんじゃないかなぁ、といった話でした。

* 強化学習

ゲームとかに使われるみたい．

話の中で出たのはチェス・オセロ・将棋・迷路．

一番使われるのは「ロボットの制御」あたりではないかと。
例えばロボットの姿勢制御なんかは、各時間ごとにはそれがいいかどうかはわからないけど、最終的にはその行動がいいか悪いかわかる。そこから前の状態に評価を伝播させて、各時間ではこれがおすすめ！的判断をするんじゃないかと。

その例でゴールがすぐにはわからない迷路の最短経路問題とか将棋とか上げたんだけど、将棋はどっちかというと木探索＋評価をよく使うんじゃないかなぁ。←またボコられそうですね