こちらもどうぞ~ ↓ ↓ ↓ ------------------------------------------------------------ 明けましておめでとうございます。 今回は、正月三が日は過ぎましたが、お正月という事もあり趣向を変えてみました。 【フォロー&RTで複製原画プレゼント】 『JJM 女子柔道部物語』最新4巻発売&50万部突破記念、宣伝ラップPV完成! ラップしているのはコミック販売部イブニング担当。 JJM複製原画プレゼントは、 @eveningmagazine をフォロー&このツイートをRTでキャンペーン応募完了。締切6月24日。 — イブニング (@eveningmagazine) 2018年5月23日 【菊田早苗TV】格闘家・菊田早苗VS JJM恵本裕子、異種格闘技戦! — イブニング (@eveningmagazine) 2019年4月19日 — EMO (@emoyu) 2016年7月25日 『まいんど 』に、JJM女子柔道部物語の紹介をして頂きました。 ありがとうございまーす。 — EMO (@emoyu) 2016年7月21日 みなさんで一緒に~!!
迫力あるスポーツとして人気の柔道ですが、女子柔道選手たちのかわいい素顔などはあまりクローズアップされる機会はありません。今回は、歴代女子柔道選手の中でも、特にかわいいと支持されている選手を、ランキング形式でご紹介します! スポンサードリンク かわいい歴代女子柔道選手ランキングTOP24-19 24位:新井千鶴 世界ランキング1位にも輝いた 23位:角田夏実 関節技が得意な選手 22位:田代未来 谷本歩実さんとそっくり? 女子柔道部物語 モデル 九戸. 21位:渡名喜風南 強くてかっこかわいい柔道選手 20位:田知本遥 リオオリンピックで優勝 19位:阿部詩 阿部一二三さんの妹 かわいい歴代女子柔道選手ランキングTOP18-16 18位:山下まゆみ シドニーオリンピックの銅メダリスト 17位:上野順恵 全日本女子代表のコーチとして活動 16位:北田典子 業界からの信頼も厚い元美人柔道選手 かわいい歴代女子柔道選手ランキングTOP15-11 15位:恵本裕子 アトランタオリンピックの金メダリスト 14位:佐藤愛子 現在は大学の監督に 13位:横澤由貴 アテネオリンピックのメダリスト 12位:梅木真美 母親もかわいいスポーツ選手だった Umeki's favorite technique is Newaza Her remarkable achievements depend to a large extent on Newaza... 出典:Umeki Mami's Newaza Technique Judo 梅木真美 柔道 - YouTube 関連するキーワード 同じカテゴリーの記事 同じカテゴリーだから興味のある記事が見つかる! アクセスランキング 人気のあるまとめランキング 人気のキーワード いま話題のキーワード
漫画「女子柔道部物語」が好きなかたにおたずねいたします。 みなさまはどの人が好きですか?
話題 突然、届いたメッセージには… 目次 表舞台から消えた金メダリスト。ひょんなことで届いたフェイスブックのメッセージが縁で生まれた漫画「JJM女子柔道部物語」の連載がスタートします。原作を務めるのは、知る人ぞ知る女子柔道初の日本人金メダリスト。脚色、構成、作画を担当するのは、「What's Michael?
女子柔道部物語の銀メダリスト持丸晃菜のモデルって誰ですか? 山吹みどりは山口香だって事はわかりました。 1人 が共感しています モデルは持田典子(現/北田典子)です 因みに引退した後に恵本裕子(神楽もえのモデル)をスカウトして二人三脚で女子柔道初の金メダルを獲ります 是非とも休載せずにそこまで描いて欲しいですな(笑) 参考になれば幸いですm(_ _)m 2人 がナイス!しています ThanksImg 質問者からのお礼コメント 大変、参考になりました。 どうもありがとうございました。 お礼日時: 2017/5/23 22:24
論文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding解説 1. 0 要約 BERTは B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers の略で、TransformerのEncoderを使っているモデル。BERTはラベルのついていない文章から表現を事前学習するように作られたもので、出力層を付け加えるだけで簡単にファインチューニングが可能。 NLPタスク11個でSoTA を達成し、大幅にスコアを塗り替えた。 1. 1 導入 自然言語処理タスクにおいて、精度向上には 言語モデルによる事前学習 が有効である。この言語モデルによる事前学習には「特徴量ベース」と「ファインチューニング」の2つの方法がある。まず、「特徴量ベース」とは 事前学習で得られた表現ベクトルを特徴量の1つとして用いるもの で、タスクごとにアーキテクチャを定義する。 ELMo [Peters, (2018)] がこの例である。また、「ファインチューニング」は 事前学習によって得られたパラメータを重みの初期値として学習させるもの で、タスクごとでパラメータを変える必要があまりない。例として OpenAI GPT [Radford, (2018)] がある。ただし、いずれもある問題がある。それは 事前学習に用いる言語モデルの方向が1方向だけ ということだ。例えば、GPTは左から右の方向にしか学習せず、文章タスクやQ&Aなどの前後の文脈が大事なものでは有効ではない。 そこで、この論文では 「ファインチューニングによる事前学習」に注力 し、精度向上を行なう。具体的には事前学習に以下の2つを用いる。 1. 自然言語処理 ディープラーニング図. Masked Language Model (= MLM) 2. Next Sentence Prediction (= NSP) それぞれ、 1. MLM: 複数箇所が穴になっている文章のトークン(単語)予測 2. NSP: 2文が渡され、連続した文かどうか判定 この論文のコントリビューションは以下である。 両方向の事前学習の重要性を示す 事前学習によりタスクごとにアーキテクチャを考える必要が減る BERTが11個のNLPタスクにおいてSoTAを達成 1.
5ポイントのゲイン 、 シングルモデルでもF1スコアにて1. 3ポイントのゲイン が得られた。特筆すべきは BERTのシングルがアンサンブルのSoTAを上回った ということ。 1. 3 SQuAD v2. 0 SQuAD v2. 0はSQuAD v1. 1に「答えが存在しない」という選択肢を加えたもの。 答えが存在するか否かは[CLS]トークンを用いて判別。 こちらではTriviaQAデータセットは用いなかった。 F1スコアにてSoTAモデルよりも5. 1ポイントのゲイン が得られた。 1. 自然言語処理 ディープラーニング 適用例. 4 SWAG SWAG(Situations With Adversarial Generations) [Zellers, R. (2018)] は常識的な推論を行うタスクで、与えられた文に続く文としてもっともらしいものを4つの選択肢から選ぶというもの。 与えられた文と選択肢の文をペアとして、[CLS]トークンを用いてスコアを算出する。 $\mathrm{BERT_{LARGE}}$がSoTAモデルよりも8. 3%も精度が向上した。 1. 5 アブレーションスタディ BERTを構成するものたちの相関性などをみるためにいくつかアブレーション(部分部分で見ていくような実験のこと。)を行なった。 1. 5. 1 事前学習タスクによる影響 BERTが学んだ文の両方向性がどれだけ重要かを確かめるために、ここでは次のような事前学習タスクについて評価していく。 1. NSPなし: MLMのみで事前学習 2. LTR & NSPなし: MLMではなく、通常使われるLeft-to-Right(左から右の方向)の言語モデルでのみ事前学習 これらによる結果は以下。 ここからわかるのは次の3つ。 NSPが無いとQNLI, MNLIおよびSQuADにてかなり悪化 ($\mathrm{BERT_{BASE}}$ vs NoNSP) MLMの両方向性がない(=通常のLM)だと、MRPCおよびSQuADにてかなり悪化 (NoNSP vs LTR&NoNSP) BiLSTMによる両方向性があるとSQuADでスコア向上ができるが、GLUEでは伸びない。 (LTR&NoNSP vs LTR&NoNSP+BiLSTM) 1. 2 モデルサイズによる影響 BERTモデルの構造のうち次の3つについて考える。 層の数 $L$ 隠れ層のサイズ $H$ アテンションヘッドの数 $A$ これらの値を変えながら、言語モデルタスクを含む4つのタスクで精度を見ると、以下のようになった。 この結果から言えることは主に次の2つのことが言える。 1.
その他 「意味」の問題 「ちょっとこの部屋暑いね」という発話は、単にこの部屋が暑いという事実を表明している文であるとシステムは解析しますが、人間であれば、この発話を聞いて、「発話主が不快である」「部屋の窓を開けると涼しくなる」「冷房をつければ涼しくなる」といった推論を経て、「エアコンでも付けようか」と提案するなど、いわゆる人間味のある行動を取ることができます。 これには、「夏には窓を開けたり、冷房をつけると涼しくなる」という常識など、発話以外に大量の知識および推論が必要となってきます。 これらの知識や常識をコンピュータでどのように表現・処理するかは、自然言語処理のみならず人工知能の分野における長年の問題の1つです。
機械翻訳と比べて 小さなタスクにおいても大きいモデルを使うと精度も上がる 。 2. 下流タスクが小さくてもファインチューニングすることで事前学習が大きいため高い精度 を出せる。 1. 3 BERTを用いた特徴量ベースの手法 この論文を通して示した結果は、事前学習したモデルに識別器をのせて学習し直す ファインチューニング によるものである。ここではファインチューニングの代わりに BERTに特徴量ベースの手法を適用 する。 データセットに固有表現抽出タスクであるCoNLL-2003 [Sang, T. (2003)] を用いた。 特徴量ベースの$\mathrm{BERT_{BASE}}$はファインチューニングの$\mathrm{BERT_{BASE}}$と比べF1スコア0. 3しか変わらず、このことから BERTはファインチューニングおよび特徴量ベースいずれの手法でも効果を発揮する ことがわかる。 1. 6 結論 これまでに言語モデルによる転移学習を使うことで層の浅いモデルの精度が向上することがわかっていたが、この論文ではさらに 両方向性を持ったより深いモデル(=BERT)においても転移学習が使える ことを示した。深いモデルを使えるが故に、さらに多くの自然言語理解タスクに対して応用が可能である。 2. まとめと所感 BERTは基本的に「TransformerのEncoder + MLM&NSP事前学習 + 長文データセット」という風に思えますね。BERTをきっかけに自然言語処理は加速度を増して発展しています。BERTについてさらに理解を深めたい場合はぜひ論文をあたってみてください! ツイッター @omiita_atiimo もぜひ! 自然言語処理 ディープラーニング. 3. 参考 原論文。 GLUE: A MULTI-TASK BENCHMARK AND ANALYSIS PLATFORM FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING, Wang, A. (2019) GLUEベンチマークの論文。 The feature of bidirection #83 [GitHub] BERTの両方向性はTransformers由来のもので単純にSelf-Attentionで実現されている、ということを教えてくれているissue。 BERT Explained! [YouTube] BERTの解説動画。簡潔にまとまっていて分かりやすい。 [BERT] Pretranied Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (algorithm) | TDLS [YouTube] BERT論文について詳解してくれている動画。 Why not register and get more from Qiita?