病人が食うぐらいだから体にいいんだろ その辺の店でも売ってくれよ つーか普通の飯食ったら病気になるって事やん、常食して病気になるようなもん売るなよ
1カ月ほど前から、東京大学の松尾研のディープラーニング公開講座に行っている。 ネットで募集していたのであわてて申し込んだら、とんでもない数の人が集まっていて熱気がすごい。学部生、院生、社会人、あわせて300人以上が同時に授業を受けている。 初回こそ、人工知能概論のような話だったけれど、2回目以降はものすごい速度で授業が進む。そして宿題の量と質もすごい。2回と3回目の授業だけで、普通の学校の半年分くらいの内容になっている気がする。東大、ほんとにやべーよ。 毎回、授業の冒頭は「ふんふん、そうか」とはじまるのだけれど、終わり間近に大量のサンプルコードを見せられて、それをすごい勢いで説明され、最後にゴツイ宿題が出る。授業終了後は、ポカーンってなる(授業中にぜんぶ理解しているひと、どれくらいいるんだろう)。 友人の物書堂の社長の広瀬くん(iPhone辞書アプリ開発の大御所!)も、たまたまいっしょに講
大きな誤解私は2013年、「同性カップルも里親に」と掲げ、レインボーフォスターケアを立ち上げました。 そのとき、一番多かった反応は、「法律を変えなきゃ無理だよ」「どうせ法改正をするなら、同性婚の実現をめざす方がいい」というものでした。 LGBTが里親として子育てをすることに、おおむね賛成という人たちですら、そうした認識でした。 これは大きな誤解でした。 実は、もともと法律上は、同性カップルも里親になれるんです。 過去に児童虐待をした人はダメとか、養育についての熱意がないとダメといった法令はあります。でも、同性カップルがダメとはどこにも書いていないんですね。 だから私としては、LGBTの里親認定は、現場の意識さえ変われば、すぐにでも実現できると考えました。 あまり知られていなかった「里親」制度でも、「法改正が必要」という誤解をとくのは、簡単なことではありませんでした。 いくら「法律上は大丈夫
概要: 本研究では,畳み込みニューラルネットワークを用いて,シーンの大域的かつ局所的な整合性を考慮した画像補完を行う手法を提案する.提案する補完ネットワークは全層が畳み込み層で構成され,任意のサイズの画像における自由な形状の「穴」を補完できる.この補完ネットワークに,シーンの整合性を考慮した画像補完を学習させるため,本物の画像と補完された画像を識別するための大域識別ネットワークと局所識別ネットワークを構築する.大域識別ネットワークは画像全体が自然な画像になっているかを評価し,局所識別ネットワークは補完領域周辺のより詳細な整合性によって画像を評価する.この2つの識別ネットワーク両方を「だます」ように補完ネットワークを学習させることで,シーン全体で整合性が取れており,かつ局所的にも自然な補完画像を出力することができる.提案手法により,様々なシーンにおいて自然な画像補完が可能となり,さらに従来の
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