Deep Black BoxAIのブラックボックスを、1問ずつ開けて手で動かす。全21問。
Question 5

同じ関数で「どれか」を当てる

式はこれだけ ── 点数を出して、割合に直す
引き算だから右下がり、足し算だから右上がり、0 だから水平
睡眠時間を動かすと、答えが3つのどれかに変わります。
合計 1 の割合に直したもの(softmax

LLM(ChatGPT のように文章を作るAI)も、まったく同じことをしています。 やっているのは「次に来る語」を当てることで、候補は3つではなく5万語です。
 「日本の首都は」の次に来る語 → 東京 82% / 大阪 11% / 京都 7%(合計 100%) この数字は例です。
式の 5.59.5 は人が置きました。でもこの2つも、 問2 と同じやり方(効き方を測って、つまみを動かす)で機械に決めさせられます

この問で覚えること
これが分類です。出口を候補の数だけ用意して、いちばん高いものを答えにする。 中身は問1 と同じ 掛け算と足し算で、変わったのは出口の付け方だけです。
役に立つところ
「数値を当てる」のか「どれかを当てる」のかで、出口の数と最後の処理が変わります。
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次にやること

次は第2章 深層学習です。つまみを増やして層を重ねると何ができるようになるかを触ります。