ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
筋トレを続ける技術〜意志力をマネジメントしよう - リハビリmemo
なぜ筋トレが続かないのでしょうか？ この問いに進化生物学者のDaniell Liebermanはひとつの答えを提示しています。 「そもそもヒトは筋トレをするようにデザインされていない」 200万年という長い石器時代に、ヒトは獲物を狩るために長い距離を走り、正確にものを投げれるように身体を進化させ、獣から身を守るために恐怖や不安といったネガティブな感情もつように適応させてきました（楽観的では獣に襲われる）。現在の身体や感情があるのには、生き延びるために進化の過程で選択された合理的な理由があるのです。 そして、筋トレを続けられずに、テレビの前でゴロゴロしてしまうことにも進化論的合理性があるとLiebermanはいいます。 食べ物が少ない時代では、限られたエネルギーを狩猟や性交、獣からの逃避に費やすことが優先されてきました。余暇の時間に筋トレをしてエネルギーを無駄遣いしていては、狩猟などの機会を
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コミュニケーション術が身につかないのはもしかしたら…という話に共感とアドバイス「根本的問題だったのか」
