1000年以上も昔に遊女にまで機会を与えてその歌を現代まで残すに至った国はほかにありますか? 2600年以上の歴史を残すだけの懐の深さを携えてきている国ですよ、この国は。 かと思えば、風俗産業や従事者には持続化給付金を支給しないなど、どうなってしまっているんだ?
内閣府では、民間事業者等による都市住民と地域のマッチング支援等の取組に関する提案型モデル事業を令和2年度から実施しています。令和2年度は7団体を採択しました。 このページでは、採択団体の取組状況等をお知らせします。 令和2年度「関係人口モデル事業成果報告会」(総務省・内閣府 共同開催) NEW!!
岩手県花巻市 NPO法人いわて地域づくり支援センター 持続的な地域づくりを進めていくための中間支援組織として、地域づくりに関する啓発、提言、人材育成等の支援活動を行っている。地域に出向いて、高齢化に悩む集落で話し合いや計画づくり、事業展開の方法をともに考えながら教えるとともに、公共交通の改善や広報作成支援など、多面的に地域づくり支援と人材育成を行っている。 島根県雲南市 NPO法人おっちラボ 平成23年に立ち上がった「幸雲南塾~地域プロデューサー育成講座~」の卒業生が中心となり、「幸雲南塾」の運営や若者の人材育成や地域活動を支援する中間支援組織として平成25年に設立した。現在、「幸雲南塾」4期25名と市内事業者や先輩塾生とのマッチングにより、地域課題に対応できる人材育成、空き家を活用した場づくり、医療・保健・福祉に特化した取組を展開している。
緊急事態宣言による消費下押し圧力は縮小~秋口には回復が明確に:リサーチ・アイ No. 2021-024 ポストコロナの消費展望【要約】 大阪市景気観測調査 令和3年4-6月期~景気は、依然厳しい状況下にあるが、持ち直し基調が持続 日本におけるジェンダーステレオタイプ【概要:日本語、全文:英語】 コロナショックと長期停滞論【要約】 気候変動により変わりつつある洪水リスクを把握 近年の洪水頻度の変化を検出し、地球温暖化の影響を明らかに 長野県産業天気図 産業別四半期見通し調査(2021年7-9月期見通し) 「YouGov BrandIndex Recommend Rankings 2021」~他人に推奨したいブランド グローバル市場vs日本市場~ 商事信託法の現代的課題 都道府県別の懸念される変異株の国内事例数(ゲノム解析)(7月21日公表分) 「脱成長論」は途上国にしわ寄せ、脱炭素と経済成長は両立できる:エネルギーの常識を疑う ブレインテックの衝撃・完結編(前編)~事故で言葉を話せなくなった男性が、脳にコンピュータを接続して再び話す ジェンダー・ダイバーシティについて 3. 日本の状況 ~取り組みが遅れる日本 最近の静岡県金融経済の動向(2021年7月)~景気は、新型コロナウイルス感染症の再拡大や半導体不足の影響などから、このところ足踏み状態にある 科学技術の潮流 第106回「先端研究機器 成果生むサイクル課題」 新しい日常に経営者が今できること~新型コロナウイルス対策のためのマンガ~ REINS TOPIC:首都圏中古マンション・中古戸建住宅長期動向グラフ【2010年7月~2021年6月】 みずほ経済・金融マンスリー 2021年7月21日号~世界のワクチン接種動向は、大陸欧州の普及率が4割前後に到達... [ インド] COVID-19によるインド税務の課題と論点(2021年7月) 東京都中小企業の景況 令和3年7月調査~業況:やや上向く~見通し:上昇に転じる ロシア:Nord Stream 2(続報):米政府はパイプライン建設差し止め⇒稼働条件交渉へ変化。米独両政府が8月末までに稼働に向けた道筋で妥結の見通し 自然科学系研究者のための ELSI解説 報告書 [ 経営全般] 経営管理視点で見る組織への制度導入~不正行為防止に求められる組織活動 中国経済レポート:経済情勢専門家・企業家座談会 深刻化する原油高の影響~ドバイ先物70ドル/バレル推移で年後半の家計負担2.
01 >>953 感覚的な要素も入ってくるので頭が硬い人間には実は想像以上に難しいのでは。 960 : ニューノーマルの名無しさん :2021/07/26(月) 01:31:03. 38 >>946 金融緩和はそもそも国債発行による需要とは目的が違うのだが理解してますか? 財政出動でも減税でもいいけど、だったら政策は何が目的なのよ 全ては所得を増やして消費を増やして、最大多数の最大幸福のためにやるんじゃねーの。 いつも通り目的を手段だと思ってねーか 961 : ニューノーマルの名無しさん :2021/07/26(月) 01:31:05. 24 >>941 まず営業利益、とか利益にも複数あることを理解したほうがいいよ。 962 : ニューノーマルの名無しさん :2021/07/26(月) 01:31:59. 36 国債というのはインフレ率で発行出来るかどうかが決まるものではなく、 金融機関が買ってくれる間だけ発行出来るもの。 インフレ率が何パーセントだろうが金融機関が買う気失った時点で限界。 金融機関はインフレ率で国債を買うかどうか決める訳じゃないので、MMTの主張はただの机上の空論で、 単に借り手側に都合がいい主張を書き綴ってるだけ。 日本は国内金融機関が明確に財政健全化求めてる段階なので、財政健全化しないのなら、 外貨建て国債出して海外金融機関相手に国債発行するしかなくなってる。 963 : ニューノーマルの名無しさん :2021/07/26(月) 01:32:06. 89 >>953 全然違う 貨幣も供給と需要によって市場でバランスがとられるようになってるんだから、 需要のある個人・法人が各々で市中銀行から借りろよ ってだけの話 964 : ニューノーマルの名無しさん :2021/07/26(月) 01:32:36. 平成13年度 中間支援組織の現状と課題に関する調査 | NPOホームページ. 55 ID:sr/ 相手にレッテルを貼って議論から逃げる この時点でもう駄目なんだよ そのレトリックに気付かないアホやポジショントーク勢で周りは固められる MMTもコロナも全部同じ 965 : ニューノーマルの名無しさん :2021/07/26(月) 01:33:06. 00 >>957 高橋はチャンネル桜で三橋氏にケチョンケチョンにやられたよ だから議論はもう終わってるの アンチはそれを無かったことにして蒸し返してるだけ 議論しようと訴えても蒸し返ししかできないから無駄なのよ アンチの求めるべきは議論じゃなくて反証 966 : ニューノーマルの名無しさん :2021/07/26(月) 01:33:26.
目で観察してみよう ○と×は何が違うのかを考えましょう!それらを見分けるためには、どんな特徴を把握すればいいですか? 下の図を見てみましょう。 赤い線と緑の線で囲むエリアに注目してください。緑のエリアのように類似している箇所があれば、赤いエリアのように、「独自」のパターンもあるようですね。 でも、誰でもこんな「綺麗な」○と×を書くとは限りません。 崩れている○と×も人生でいっぱい見てきました。笑 例えば、下の図を見てください。 人間であれば、ほとんど、左が○、右が×と分かります。しかし、コンピュータはそういうわけにはいきません。何らかのパータンを把握しないと、単純なピクセルの位置の比較だけでは、同じ「○」でも、上の○とは、完全に別物になります。 ただ、上の分析と同様に、この図でも緑のエリアのように、共通のパターンがあれば、赤いエリアのように、ちょっと「独自」っぽいパターンもありますね。何となく分かりますね。 では、これをどう生かせば、認識に役に立てるのでしょうか? 上の図のように、認識できるのではと考えます。 まず左側の入力ですが、まず○か×かは分かりません。 ただ、局所のパターンを分かれば、何となく、特徴で手掛かりを見つけるかもしれません。 上の図のように、対角線になっているパターンは○の一部かもしれません、×の一部かもしれません。これに関しても、どっちの可能性もあります。100%とは判定できません。それに対して、黒い点が集中しているパターンが×の中心にあるクロスするところではないかと考えることができて、かつ、○には、ほぼ確実にそれがないと言えますね。 こうやって、「小分け」したパターンを利用して、大体ですが、認識ができるかもしれません。 ただし、これだけでは、まだ精度が低いですね。 もう一枚を見ていきましょう! 前の処理が一つの「層」で行ったことだとしたら、もう一つの「層」を加えましょう! 上の図のように前の層から、パターンがやってきました。しかし前の層のパターンだけでは、たりません。この層でもう一回パターンを増やしましょう! ニューラルネットワークとは何か？わかりやすく解説！ | Webpia. 前の層から来たパターンに加えて、もう一つパータンが増えて、二つになりました。そうすると、見える部分が増えた気がします。 上から三つのパターンを見てみましょう。一番上が×の右上に見えますね。 真ん中は、○の左下に見えますね。 一番下は、これも何となくですが、バツの右上に見えますね。 こうやって、少し「自信」がつけてきましたね。なぜならば、「特徴」をより多く「見えた」からです。 「自信度」を上げるためには、もっと多くの「特徴」を見えるようにすればいいですね。それでは最後もう一枚図を見ていきましょう。 さらに「層」を増やして、前の層から来たパターンにさらに「特徴」を組み合わせると、上のはほぼ×の上の部分と断定できるぐらいです。同時に、下のパターンはほぼ○の左半分だと断定できるぐらい、「自信」があがりましたね!
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. 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! 「畳み込みニューラルネットワークとは何か？」を分かりやすく図解するとこうなる - GIGAZINE | ニュートピ！ - Twitterで話題のニュースをお届け！. )。 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?
上記に挙げたタスク以外の多くの画像に関する問題にもCNNが適用され,その性能の高さを示しています. それでは,以降でCNNについて詳しく見ていきましょう. CNNとは 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は畳み込み層とプーリング層が積み重なったニューラルネットワーク のことです.以下に画像分類タスクを解く際のCNNの例を示します. 図1. 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の例. 画像分類の場合では,入力画像を畳み込み層とプーリング層を使って変換しながら,徐々に小さくしていき,最終的に各カテゴリの確率の値に変換します. そして, こちらの記事 で説明したように,人が与えた正解ラベルとCNNの出力結果が一致するように,パラメータの調整を行います.CNNで調整すべきパラメータは畳み込み層(conv)と最後の全結合層(fully connected)になります. 通常のニューラルネットワークとの違い 通常のニューラルネットワークでは,画像を入力する際に画像の形状を分解して1次元のデータにする必要がありました. 画像は通常,タテ・ヨコ・チャンネルの3次元の形状をしています.例えば,iPhone 8で撮影した写真は,\((4032, 3024, 3\))の形状をしたデータになります.$4032$と$3024$がそれぞれタテ・ヨコの画素数,最後の$3$がチャンネル数(=RGB成分)になります.そのため,仮にiPhone 8で撮影した画像を通常のニューラルネットワークで扱う際は,$36578304 (=4032\times 3024\times 3)$の1次元のデータに分解してから,入力する必要があります(=入力層のノード数が$36578304$). このように1次元のデータに分解してから,処理を行うニューラルネットワークを 全結合ニューラルネットワーク(Fully connectd neural network) と呼んだりします. 全結合ネットワークの欠点として,画像の空間的な情報が無視されてしまう点が挙げられます.例えば,空間的に近い場所にある画素同士は類似した画素値であったり,何かしらの関係性があるはずです.3次元データを1次元データに分解してから処理を行ってしまうと,こういった空間情報が失われてしまいます. ニューラルネットワークの新技術 世界一わかりやすい”カプセルネットワーク”とは？ | Aidemy | 10秒で始めるAIプログラミング学習サービスAidemy［アイデミー］. 一方,CNNを用いる場合は,3次元という形状を維持したまま処理を行うため,空間情報を考慮した処理が可能になります.CNNにおける処理では,入力が$(H, W, C)$の3次元形状である場合,畳み込み層およびプーリング層の出力も$(H', W', C')$のように3次元となります(出力のタテ・ヨコ・チャンネルの大きさは変わります).そのため,全結合ニューラルネットワークよりも,画像のような形状を有したデータを適切に処理できる可能性があります.
それでは,畳み込み層,プーリング層,全結合層について見ていきましょう. 畳み込み層 (Convolution layer) 畳み込み層 = フィルタによる画像変換 畳み込み層では,フィルタを使って画像を変換 します.以下に例を示します.下記の例では,$(5, 5, 3)$のカラー画像に対してフィルタを適用して画像変換をしています. カラー画像の場合,RGBの3チャンネルで表現されるので,それぞれのチャンネルに対応する3つのフィルタ($W^{1}_{0}, W^{2}_{0}, W^{3}_{0}$)を適用します. 図2. 畳み込み処理の例. 上図で示すように,フィルタの適用は,フィルタを画像に重ねあわせ,フィルタがもつ各重みと一致する場所の入力画像の画素値を乗算し,それらを足し合わせることで画素値を変換します. さらに,RGBそれぞれのチャンネルに対応するフィルタを適用した後に,それらの変換後の各値を足し合わせることで1つの出力値を計算します(上の例だと,$1+27+20=48$の部分). そして下図に示すように,フィルタを画像上でスライドしながら適用することで,画像全体を変換します. 図3. 畳み込み処理の例.1つのフィルタから出力される画像は常に1チャンネルの画像 このように,畳み込み層では入力のチャンネル数によらず,1つのフィルタからの出力は常に1チャンネルになります.つまり,$M$個のフィルタを用いることで,$M$チャンネルの画像を出力することができます. 通常のCNNでは,下図のように,入力の\(K\)チャンネル画像に対して,$M$個($M\ge K$)のフィルタを用いて$M$チャンネル画像を出力する畳み込み層を積み重ねることが多いです. 図4. 畳み込み層の入出力関係 CNNでは入力のカラー画像(3チャンネル)を畳み込み層によって多チャンネル画像に変換しつつ,画像サイズを小さくしていくことで,画像認識に必要な情報を抽出していきます.例えば,ネコの画像を変換していくことで徐々にネコらしさを表す情報(=特徴量)を抽出していくイメージです. 畳み込み層の後には,全結合ニューラルネットワークと同様に活性化関数を出力画像の各画素に適用してから,次の層に渡します. そして, 畳み込み層で調整すべきパラメータは各フィルタの重み になります. こちらの記事 で解説したように,損失関数に対する各フィルタの偏微分を算出し,誤差逆伝播法によって各フィルタの重みを更新します.