テキストから画像を生成するGANまとめ - akmtn記録
この記事は，テキストから画像を生成するGANについて横断的にまとめることを目指しました． "text-to-image"と呼ばれるタスクであり，テキスト（キャプション）を条件として，そのテキストにあう画像を生成することを目指します． 有名な研究では，StackGANがあります． 以下目次です． References なぜテキストから画像を生成するのか？ どういう生成モデルが優れているのか？ このタスクを困難にしている要因は？ 自然画像の高次元空間 テキスト空間と画像空間の違い データの用意 text-to-image synthesisの研究の流れは？ どういう画像を生成するか？ 使われているデータセットは？ 生成できる解像度は？ ネットワーク構造はどうなっているか？ Loss関数やDiscriminatorに工夫はあるか？ 雑感 おわりに References [1] GAN-INT-C
絶対に医学部合格…！？医者が「できないわが子」を入れる壮絶予備校（花房 麗子） | 現代ビジネス | 講談社（1/4）
2018年の夏に発覚し、大きな社会問題となった東京医科大学の不正入試事件。文部科学省で私立大学の支援事業を採択する学術政策局長が、息子の入学と引き換えに同大学を支援事業対象校に指定していたのだ。 ……やっぱり、医学部には裏口入学があったんだ。そう思った人も多いだろう。今の世の中で医者は「金持ちになれる将来安泰の職業」の代名詞のようになっている。我が子の人生を安泰にしてあげたい、なんとかして子供を医学部へ進ませたい。その思いが時に不正を生む。 実は、我が子を医者にしたい。お金ならいくらでもかかってもいい。そんな親が駆け込んでくる場所が京都にもある。だが、ここは裏口入学の斡旋所ではない。 中学・高校・大学の受験まっさかりの2月。いろんな受験生の想いが交錯していることだろう。東京医科大学の不正入試は医師という人の命を扱う人を育てる環境として甚だ信じられない事件だったが、京都で編集者が見たのは、そ
理不尽な顧客（乞客）の時代の終焉 | 株式会社アクシア
今も昔も、またどの業界においても、理不尽な顧客（以下乞客）という存在が幅を利かせていることがあり、多くの人が多かれ少なかれ苦しめられていることと思います。まったく困ったものです。 過去にはアクシアも乞客に随分と苦しめられてきました。幸いにして、今はとても良いお客様達に囲まれて気持ちよくお仕事させていただいております。 この迷惑極まりない存在である乞客ですが、少しずつ終焉の時を迎えてきているのではないかと最近思うことがあります。もちろん人類が生きている限りは乞客が完全に絶滅するようなことはなく、いつまでもしぶとく生き残る乞客はいると思いますが、一時期と比べると少しずつですが乞客が生きにくい時代となってきていることは確かなようです。 この大変迷惑な存在である乞客の絶滅が少しでも早まるようにという願いを込めて、本日のブログ記事を書かせていただきます。 人手不足で状況が変わってきた もはや多くの人
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コロプラ、上場から絶頂期を経てついに赤字転落 : 市況かぶ全力２階建
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