東宝、鬼滅の刃の配給に社運を賭けるかのような雰囲気に : 市況かぶ全力２階建のぞみ全車指定のJR西日本、「お乗りになってから初めて自由席がないことにお気付きのお客様」とつい煽ってしまう
｢毎日が暴力｣高2女子が見た留学先の壮絶実態
都内在住、私立中高一貫校に通う凜さんは、アメリカへの留学を目指し英語の勉強に力を入れてきた。幼少期をアメリカで過ごしていたが、幼すぎたため、あまり記憶に残っていない。高校生となり、アメリカを存分に肌で感じてみたいと思ったのが留学を目指すきっかけだった。 「私にとってのアメリカはキラキラした憧れの国でした。英語の力をもっとつけたいという気持ちも強かった。残念ながら、それが留学してみてすべて崩れ去りました」 いったい彼女に何が起きたのか。 乱闘、マリファナ当たり前という環境 凜さんが交換留学生として派遣されたのは、アメリカのとある町。米軍基地内に暮らす一家がホストファミリーとなり受け入れてくれた。 ホストマザーは白人系の物静かな人だった。家には5歳、3歳の黒人系の養子の子どもと、2歳の実子が暮らしていた。ホストファーザーは軍人で海外勤務中のため、ホストマザーがワンオペで家のことを回していた。や
画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ - Qiita
0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、
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