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TVer ニコニコ動画 目次に戻る 第21話『結像のリナシメント』 再びシュタインズゲートを目指すと決意した岡部。しかし、2036年から、タイムリープマシンを使って2011年へ戻るためには、3000回以上のタイムリープが必要となる。精神的負担は計り知れないが、岡部は過去に向けて長い旅に出ることを決意する。 GYAO! TVer ニコニコ動画 目次に戻る 第22話『投企のリナシメント』 現れた攻撃ヘリは、レスキネンたち米国のものではなく、ロシアのものだった。何度やりなおしても、タイムマシンの破壊は回避できないのか。諦めることなく方策を練る岡部達に待っていたのは、ひとつの苦渋の決断だった。 GYAO! TVer ニコニコ動画 目次に戻る 第23話(最終回)『無限遠点のアークライト』 過去に向けて「Dライン」を送ることで、「アマデウス紅莉栖」の存在は消失した。これで、ロシアがタイムマシン争奪戦に介入する余地はなくなった。あとは、レスキネンとの対決をいかに乗り切るか――。いよいよ「シュタインズ・ゲート」へと至る最後の戦いが始まろうとしていた。 GYAO! TVer ニコニコ動画 目次に戻る 第24話(OVA)『結晶多形のヴァレンティヌス』 バレンタインデーが間近に迫り、それぞれに思いを馳せる女子たち。そんな折、フェイリスの主導で、みんなで手作りチョコを作る「第36回円卓チョコレート会」が開かれることに。彼女たちは、誰にどんなチョコを贈るのだろうか……? GYAO! TVer ニコニコ動画 目次に戻る シリーズ/関連のアニメ作品
1.グラフニューラルネットワークのわかりやすい紹介(3/3)まとめ ・GNNにAttentionを加えるのは容易でTransformerと同じものを利用可能 ・GNNはグラフ上に存在しグラフ上で動作するディープラーニングにすぎない ・様々な構築手法があるが「近隣集約」と「状態更新」の基本的な手順は同じ 2.GNNの次に来るもの 以下、り「A Friendly Introduction to Graph Neural Networks」の意訳です。元記事の投稿は2020年11月、Kevin Vuさんによる投稿です。 アイキャッチ画像のクレジットはPhoto by NASA on Unsplash グラフニューラルネットワーク(GNN)の次は何が来るのでしょうか?
プーリング層 畳み込み層には、画像の形状パターンの特徴を検出する働きがありました。 それに対してプーリング層には、物体の位置が変動しても 同一の 物体であるとみなす働きがあります。 プーリングは、畳み込みで得た特徴を最大値や平均値に要約することで多少の位置の変化があっても同じ値が得られるようにする処理です。 プーリングの一例を下の図で示します。 上の例では2×2の枠内のピクセル値の最大のものをとってくることで、おおまかに特徴を保っています。 5.CNNの仕組み CNNでは、畳み込みとプーリングがいくつか終わった後に,画像データを1次元データにフラット化します。 そののち、全結合層と呼ばれる、通常のDNNの中間層、出力層に引き渡します。 下図は、CNNの流れのイメージ図です。 簡易的に畳み込み層とプーリング層を一層ずつ記載していますが、通常は畳み込み層とプーリング層はセットで複数回繰り返して実行されます。 全結合層に引き渡したのちは、DNNと同様の流れとなります。 6.まとめ CNNについてなんとなくイメージがつかめましたでしょうか。 本記事では、さらっと理解できることに重点を置きました。 少しでも本記事でCNNについて理解を深めていただければ幸いです。
ひとつには上記で話したように、ベクトルで対象を認識しているからということが挙げられます。しかし、もうひとつ、重要な点があります。それが"プーリング"です。 開発者のジェフ・ヒントンはこのような言葉を残しています。 I believe Convolution, but I don't believe Pooling.
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
近年のAI(人工知能)ブームにおいて、みなさんの中にはAIってなんだろう?AIについて勉強してみたいと思われている方も多いのではないでしょうか。 現在のAIブームは、機械学習や深層学習を用いたものが主流になっています。 その中でも、機械学習の中の1つで深層学習のベースとなっているニューラルネットワークについて学べる書籍を今回は紹介していきたいと思います。 本記事の内容 ニューラルネットワークについて 書籍紹介 ニューラルネットワーク自作入門 (日本語) 必要な数学だけでわかる ニューラルネットワークの理論と実装 (日本語) Excelでわかるディープラーニング超入門 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 人工知能プログラミングのための数学がわかる本 (日本語) [第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 マンガでわかる!
0のdを除いて、すべてのノードがスカラー状態値0. 0から始まります。近隣集約を通じて、他のノードは、グラフ内の各ノードの位置に応じて、dの初期状態の影響を徐々に受けます。最終的にグラフは平衡に達し、各ノードはスカラー状態値2.