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Wed, 07 Aug 2024 23:14:07 +0000

AI・機械学習・ニューラルネットワークといった言葉を目にする機会が多くなりましたが、実際にこれらがどのようなものなのかを理解するのは難しいもの。そこで、臨床心理士でありながらプログラム開発も行うYulia Gavrilova氏が、画像・動画認識で広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みについて、わかりやすく解説しています。 続きを読む... Source: GIGAZINE

  1. 「さらっとわかる!!グラフ畳み込みニューラルネットワークの基礎!」 |
  2. 中条あやみ、アラレちゃんに変身! 「バイちゃ」にスタッフもメロメロ | マイナビニュース

「さらっとわかる!!グラフ畳み込みニューラルネットワークの基礎!」 |

以上を踏まえてim2colです。 よく知られた実装ではありますが、キーとなるところだけコードで記載します。雰囲気だけつかんでください。実装は「ゼロつく本」などでご確認ください。 まず、関数とその引数です。 # 関数の引数は # 画像データ群、フィルタの高さ、フィルタの幅、縦横のストライド、縦横のパディング def im2col ( im_org, FH, FW, S, P): 各データのサイズを規定しましょう。 N, C, H, W = im_org. shape OH = ( H + 2 * P - FH) // S + 1 OW = ( W + 2 * P - FW) // S + 1 画像データはパディングしておきます。 画像データフィルタを適用させます。 まず、im2colの戻り値を定義しておきます。 im_col = np. 「さらっとわかる!!グラフ畳み込みニューラルネットワークの基礎!」 |. zeros (( N, C, FH, FW, OH, OW)) フィルタの各要素(FH、FWの二次元データ)に適用させる画像データを、 ストライドずつづらしながら取得(OH、OWの二次元データ)し、im_colに格納します。 # (y, x)は(FH, FW)のフィルタの各要素。 for y in range ( FH): y_max = y + S * OH for x in range ( FW): x_max = x + S * OW im_col [:, :, y, x, :, :] = img_org [:, :, y: y_max: S, x: x_max: S] for文の一番内側では、以下の黄色部分を取得していることになります。 あとは、目的の形に変形しておしまいです。 # (N, C, FH, FW, OH, OW) →軸入替→ (N, OH, OW, C, FH, FW) # →形式変換→ (N*OH*CH, C*FH*FW) im_col = im_col. transpose ( 0, 4, 5, 1, 2, 3) im_col = im_col. reshape ( N * out_h * out_w, - 1) return im_col あとは、フィルタを行列変換し、掛け合わせて、結果の行列を多次元配列に戻します。 要はこういうことです(雑! )。 im2col本当に難しかったんです、私には…。忘れる前にまとめられてよかったです。 機械学習において、python, numpyの理解は大事やな、と痛感しております。 Why not register and get more from Qiita?

15%」という数値になりましたが、これは前回(多層パーセプトロン)の結果が「94. 7%」であったことに比べるとCNNはかなり性能が良いことがわかりますね。 次回はMNISTではなく、CIFAR10という6万枚のカラー画像を扱う予定です。乞うご期待! 参考文献 【GIF】初心者のためのCNNからバッチノーマライゼーションとその仲間たちまでの解説 pytorchで初めてゼロから書くSOTA画像分類器(上) 【前編】PyTorchでCIFAR-10をCNNに学習させる【PyTorch基礎】 Pytorchのニューラルネットワーク(CNN)のチュートリアル1. 3. 1の解説 人工知能に関する断創録 pyTorchでCNNsを徹底解説 畳み込みネットワークの「基礎の基礎」を理解する ~ディープラーニング入門|第2回 定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する 具体例で覚える畳み込み計算(Conv2D、DepthwiseConv2D、SeparableConv2D、Conv2DTranspose) PyTorch (6) Convolutional Neural Network

By fashionsnap 掲載日 2016/08/31 「ジーユー(GU)」が、2016年秋冬シーズンの新テレビCMを発表した。2015年秋冬から3シーズン連続の起用となる俳優の高良健吾に加えて、新たにモデル・女優の中条あやみと内田有紀が出演。アニメ「Dr. スランプ アラレちゃん」の世界を舞台にした「アラレがスカート! ?」篇が9月5日から放映される。 ジーユー (C) 鳥山明/集英社・東映アニメーション 新テレビCMでは、いつもズボン姿のアラレちゃんがフェミニンな要素とスポーティーな要素をミックスしたプリーツスカートのスタイリングを着こなし、"コナレちゃん"に変身するという内容。アラレちゃんは中条あやみが演じ、劇中には「ほよよ」「キーン」「バイちゃ」といった名台詞も盛り込まれた。内田有紀はあかねちゃん、高良健吾はピースケを演じ、制作スタッフではリオオリンピック閉会式のフラッグハンドオーバーセレモニーに携わったスタイリストの飯嶋久美子やヘアメーキャップアーティストの小西神士が参加した。 同ブランドは、2015年春夏シーズンから2016年春夏シーズンまで香椎由宇、波留、山本美月の3名が出演。"美女"をそろえたキャスティングや、「プレイバック」「I LOVE YOU」などの名曲が使われたBGMで話題を集めた。 Copyright © 2021 Fashionsnap. 中条あやみ、アラレちゃんに変身! 「バイちゃ」にスタッフもメロメロ | マイナビニュース. All rights reserved.

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■ソフトボール決勝 東京五輪のソフトボール世界ランク2位の日本は27日、決勝(神奈川・横浜スタジアム)で同1位の米国と対戦。4回に渥美万奈遊撃手の内野安打で先制に成功した。「日本先制」「ソフトボール」がツイッターのトレンド入り、また今大会攻守に躍動する渥美に対し「#渥美たまらん」「ヘルメットとメガネの感じがアラレちゃんみたいでカワイイ」などと興奮する声が上がっている。 宿命のライバルから先取点をもぎとった。4回2死一、三塁、9番・渥美が二塁へのゴロで一塁にヘッドスライディング。執念の内野安打の間に三塁走者が先制のホームを踏んだ。 このシーンにツイッター上のファンは興奮。「ヘルメットとメガネの感じがアラレちゃんみたいでカワイイ」「渥美万奈魂のヘッスラ」「チラッて映る渥美さんめっちゃ美人でカッコいい」「#渥美たまらん」「渥美マジ源田見てるみたい」「泥臭さが素晴らしい!」「恐怖の9番」などと喝采が上がっている。(THE ANSWER編集部)

~ジーユー2016年秋冬シーズンTVCM プリーツスカート「アラレがスカート! ?」篇 2016年9月5日(月)よりオンエア~ 株式会社ジーユーは、2016年秋冬のイメージキャラクターとして、2015年秋冬シーズン、2016年春夏シーズンに引き続き、俳優の高良健吾さん、 そして新たにモデル・女優の中条あやみさん、女優の内田有紀さんを起用し、新TVCMプリーツスカート「アラレがスカート! ?」篇を9月5日(月)よりオンエアいたします。 『Dr. スランプ アラレちゃん』のキャラクターから、ジーユーのファッションで"コナレちゃん"に変身する姿は必見です! ■TVCMについて この秋冬シーズンのジーユーは、コナレ感のあるMIXスタイリングをテーマにしています。 CMはアニメ『Dr. スランプ アラレちゃん』の世界が舞台です。モデル・女優の中条あやみさん演じるアラレちゃんが「ほよよ」というお決まりの言葉で登場。 ただ、いつもはズボンのアラレちゃんが、突如オシャレなプリーツスカート姿に変身。そんな着こなしのアラレちゃんを見て、女優・内田有紀さん演じるあかねちゃん、俳優・高良健吾さん演じるピースケらは「アラレがスカート! ?」と驚きを隠せません。ただ、その姿を見るうちに「いいですね。かなりコナレていますね」と、コナレちゃんになったアラレちゃんを見直していきます。 フェミニンな要素とスポーティーな要素がMIXしたプリーツスカートを着こなす"コナレちゃん"になったアラレちゃんは必見です! 今シーズン、同シリーズのCM展開を予定しています。ご期待ください。 ■CM撮影エピソード 今回のCM撮影は、爆発的人気を誇ったアニメ『Dr.