水樹奈々のライブに初参戦した僕が200%楽しむために知っておきたかったこと - にーとのかがみ。
はわわ！どうも僕です。ちょっとテンションがおかしいのは全て水樹奈々のせい。 先日、知人に誘われて水樹奈々のライブ【NANA MIZUKI LIVE ZIPANGU 2017】の沖縄公演を見に行ってきました。 それでまずは一言いいたい。 水樹奈々最高かよ。 あまりライブに行ったことのない僕は結構緊張していましたが、ライブが始まると自然と楽しむことが出来たし、最後あたりは『奈々ちゃーん！！』って叫びたくなりました（叫んではいない） そもそも僕は、水樹奈々の熱狂的なファンでもないし、知っている曲も少なかったため最初は断ろうと思いつつ、二つ返事で了承したのですが、行ってみたらめっちゃいいライブだったし曲も良かったし演出も良かったので凄く良かったです（語彙力の崩壊） ただ、1つだけ後悔しているがありまして…( ˘ω˘) 事前に様々な知識を蓄えていたらもっと楽しめたんじゃないかと思うんですよ。 曲の予
教師なしRNNによる連続した不完全情報（主にテキスト）の補完 - にほんごのれんしゅう
教師なしRNNによる連続した不完全情報（主にテキスト）の補完 背景 Google（や、過去の私のブログの投稿）などで低解像度の映像を高解像度化する方法は、GANを使うことでわりとうまくいきました。 テキストにも同じような問題が適応できるのかって思うことがあります。RNNはすでに記述されている文字をヒントとして次の文字を予想することができます。 その特性を利用して、情報が失われたテキストから復元を試みる例を示します。 (また、戦時中の戦艦に乗っていた搭乗員の劣化した手記から情報を復元したいという思いがあります。手記の海水に沈み腐敗が進んでいたり、筆記が乱れていて解析が困難であったりという点を補完できれば良いと思います。彼らの思い、可能な限り現代に蘇らせたいと思います。) 先行研究 今回は見当たらない（ほんとに存在しないんだったら、論文出したい） 手法 RNNで欠落した連続する情報を周辺の単語
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