Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
映像製作の収支構造とリクープの概念（PDF）
コンテンツ プロデュース機能の ・ 基盤強化に関する調査研究 映像製作の収支構造とリクープの概念 はじめに （注） 表面上、非常に似ているものに、テレ ビドラマやテレビアニメがあるが、これらは 全く別のビジネスモデルである。テレビの世 界は、利害関係が非常に複雑に絡み合ってお り、解説もまた複雑になってしまうため、本 テキストでの解説は割愛させていただく CONTENTS はじめに Chapter 1 リスクとリターンとリクープ Section 1 資金提供者はリターンを得るため、リスクを取っている Section 2 リクープの基本―資金提供者に対して最低限、出資した金額は戻す Chapter 2 映画ビジネスの構成 Section 1 収益の分配の仕組は様々 Section 2 映画ビジネスの仕組 1 主な3つのビジネス 2 その他のビジネス Section 3 映画
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