以下の二つの記事を読んで…、 《予測符号化 (predictive…

jrf> 以下の二つの記事を読んで…、

《予測符号化 (predictive coding) とは何か - 知識のサラダボウル》  
https://omedstu.jimdofree.com/2018/08/17/%E4%BA%88%E6%B8%AC%E7%AC%A6%E5%8F%B7%E5%8C%96-predictive-coding-%E3%81%A8%E3%81%AF%E4%BD%95%E3%81%8B/

《機械学習を活用、ネオジム磁石の作成技術を最適化し約1.5倍の磁力を達成 | スラド サイエンス》  
https://science.srad.jp/story/21/11/30/0036250/

↓で私がやりたかったことを少し思い出していた。

《Predictor - Actor (- Recollector) モデルと負の学習 [ JRF のソフトウェア Tips ]》  
http://jrf.cocolog-nifty.com/software/2020/02/post-c87651.html

私のは学習済みの「Predictor」を用い、Deep Dream のように誤差逆伝播法の逆伝播を用いて、「Actor」のための「行動の提案」を導くのであるが、今いち Deep Dream 的な部分がうまくいってなかった。

そこに《知識のサラダボウル》の記事にある PredNet というものを使うことができる・使うべきなのか？ 「幼少期に大きさ当てゲームや奥行き当てゲームをしなくとも(…)」とあって、逆伝播的なものを使わないことが示唆されている。そういう方法がないか…とは私も考えていた。ただ、PredNet というものが私はいまいちまだわかっていないので本当に使えるのかはわからない。

あと、私のは、少ない例数で学習ができることも目的としていた。これもうまくいかなかったのであるが。上のスラドの記事の「マテリアルズ・インフォマティクス」の URL をたどっていくと「アクティブ・ラーニング」を使っていて、少ない例数で効果を上げるにはそれがセオリーらしい。私もそれをとり入れるべきなのか…。

要勉強だが、今はそれ以外の作業がしたいと思っていて、手を付けがたい。

ただ、その作業も他で遊んで現実逃避してしまいなかなか手が付けられないことを考えると、勉強も平行して進めていくべきなのか。…それは私には難しい。

私はダメだなぁ。愚かだなぁ。…と思う。