vol.554 深層学習における次元
2025-07-02
・クロハバキさんからのお便り①
・古川くんの待受画面
・フラクタルと世界
・深層学習における次元
・見えるか見えないか
はい、おはようございます。2025年2月7日クロハバキさんから来ております。
『目風様、古川益三先生いつもありがとうございます。
動画411の太陽の画像ありがとうございました。
さっそくスマホに画像を入れていつでも見れるようにしました。』
いいですね。私の待ち受けっていうか、は満月の待ち受けになってますから。
あのね、やっぱいいですよ、ベースがそうなるとね。
『今年に入ってから御祭舟講義動画の内容が非常に濃く理解するのに苦労しています。
フラクタルに関してはピンとは来ていませんが
動画407で名前を出していただいたので考えたことを書いてみます。』
フラクタルは難しいですよね。最初に降ろされた時もやっぱピンとこなかったんですよ、私も。
あの多分なんつうの？階層になってて、同じもの、似たようなものがこう階層になって、こう数珠つなぎに繋がってるっていう感じだね。
だから、天国から霊界から幽界から地獄界みたいにこう連なってるけども、みんなこう繋がってて同じよう、なんつうの？基本は同じなんだと。ただ、少しずつこう、なんつうのかな、次元が違う？次元が違う、フラクタル。
うまく説明できませんね。
『①フラクタル次元について
スーザン様への一連の回答（過去分も含めて）で物事の根本にフラクタル次元があることがわかりました。』
スーザンさん。すごいよね、いろいろ理解力高くて。
『次元を連なってフラクタル構造をしていると言うことは』
さっき言いましたね
『上位次元の構造やエッセンスがフラクタルとして次元を少しずつ削除しながら下位次元に伝わっていると言うことでしょう。』
そうですよね。そうですね。大雑把に言うとそうです。
そうでない部分もあるんですけども、大体そうです。
そう考えてもらって間違いないです。
『このようなフラクタルは調べた範囲では見つかりませんでした。』
え、そう？
『これに近いと感じたものはフラクタルでも小数次元でもありませんがAI・深層学習の一部の方式の「少しずつ次元を削減しながら情報を分類するモデル」に似ていると思いました。』
この場合の次元って何を指してんだろうね？
（※「深層学習」 ディープランニングの事だったのね(ここでは逆に日本語がピンときませんでした )
ニューラルネットワークを積層したもの
深層学習 (ディープラーニング)とは、
人間の神経細胞を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習の一種です
多層構造のニューラルネットワークを使用し大量のデータを学習させることで、AIが自動的にデータの特徴を抽出できるようになります
(ニューラルネットワークとは、脳の神経伝達組織で主にニューロンとシナプスにより成り立っています)
要するにAIの思考回路の事で電池でいう所の「直列」ではなく「並列」でつなぐやり方で
ハードでいうとCPU (直列)とGPU (並列)みたいな感じです）
『物事を分類できると動画396にあるファイル化できるようになります。
（AIを勉強したのは数年前で最新情報は追っていません。理解も少々怪しいです。）』
数年前だったら、私より全然先輩ですじゃんか。
私なんか1年…去年の暮れか秋ぐらいだよねAIやったのは。それぐらいだよね、みんなでやりだしたのはね。
2人がうんうんって言ってます。こんな感じで（頷く）
『②存在と非存在
動画395で存在と非存在にフラクタルが関わってるとあります。』
存在と非存在に、動画395で言ったの？
『上記の深層学習の例で考えると次元が高いままだと分類精度が低くなります。』
深層学習。さっきあなたが。あなたってごめんなさい。この方誰だっけ？クロハバキさんがAIでやられたのね？それによると、深層学習ってあんだね。なんだろ？深層学習って。
（※深層学習における「次元」というのは、データが持っている情報の種類の数です。
たとえば「赤・青・緑」 の3つの数値で画像の色を表す→3次元
「身長・体重・年齢・血圧」 などのデータ→4次元
深層学習の最初の層には、 数百~数千もの特徴量 (次元)があることが多いです。）
少しずつ次元を削減しながら情報を分類するモデル。
それによりますと、次元が高いままだと分類精度が低くなる。
（※次元が多いと、 それだけ 「関係ない特徴」も含まれてしまいます。重要な情報を失わずに圧縮して「本当に必要な特徴だけを残す」ことを優秀なAIはしている）
そんなことはないよね。
その深層学習がわからんからね。なんとも言えないけども、現実問題としてはそんなことないと思いますよ。
『逆に次元を削除しすぎると分類に必要な情報が失われこちらも分類精度が低くなります。』
ま、多分次元が違うと思うね、この認識、次元の認識が。
『分類には適切な次元が必要と考えられます。
分類できる・できないが存在・非存在を生み出しているのではないかと思います。』
分類できる・できないが存在・非存在を生み出している…これはちょっと、あの、考えどころですね。
存在と非存在というのは非常に根源的な問題で、分類できるとかできないとかの問題じゃないんですね。
分類できるとかできないの問題ってのは、見えるか見えないのかという問題ですよ。
じゃあ、この続きはこの後やります。あ、次回やりましょう。