From:山極綾子
作業中に聞いていたゲーム音楽のBGM。
ああ、仲間と別れるシーンあったなあ。
ここで出てくるボス、すごい強いんだよね…。
あのキャラクター、とっても大好きだったなあ。まさかあんなことになるなんて…。
意識して聞いているわけではないのに、たくさん遊んだ思い出のたくさんあるものだからか、
頭の中でそのBGMが流れていた場面をつい思い出してしまいます。
人間の脳、連想ゲームがすごく得意みたいです。
脳が勝手にしてくれる連想ゲームと言えば、
香りも強く記憶と結びついているものの一つである気がします。
お線香の香りで田舎のおばあちゃん家を思い出す。
動物のにおいで、中学校を思い出す…。
その匂いで中学校を思い出すのは通学路にあった養豚場のにおいのせいだったりするのですが。
それはさておき。
においや景色や音楽や、いろいろな要素がネットワークを構成して、
記憶を想起している、と聞いたことがあります。
そういえば、英単語を覚えるときは話しながら書くことで、
視覚と聴覚の両方から覚えられて良い、というのを高校で習った気もします。
ところで、ネットワークを使うことによって、
さらにいろいろなことができるようになるのは何も人間だけではありません。
ネットワークを活用した機械学習のモデルも、とても強いです。
多くの場合、機械学習におけるネットワークでは、あるモノをネットワークを構成する点に。
線は、そのモノをつなげる役割を持っています。
ネットワークの何が強いかというと、例えば複数の対象の関係性を一度に表すことが出来ます。
さらに、ネットワークの線に意味を持たせることで、
一度に表現できる情報量がぐんと上がります。
具体的には、そういった「線に情報を持たせたグラフ」を
「知識グラフ（Knowledge Graph）」と呼んでいます。
名前がかっこいいです。
もちろん、情報量が上がるということは、それらを表記するためのパラメータが
増えてしまうので、何か抽象化したい、ルールを学習したい、
となったときに必要なデータが増えてしまうのですが…。
たとえデータが増えてしまっても、
表現能力が上がることのメリットにはとても大きいものがあります。
ネットワークにせよ何にせよ、機械学習を活用したい時には、
全体のバランスを考慮して、最適なモデルを選択する必要がありそうです。
山極綾子
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