ウンまああ~いっ! と声をあげて料理を大絶賛しているのは、人気漫画「ジョジョの奇妙な冒険 第四部 ダイヤモンドは砕けない」に登場するキャラクター・虹村億泰。スタンド使いであるトニオ・トラサルディーが経営するイタリアンレストラン「トラサルディー」を訪れ、あまりの美味しさに感動したのである。 ・イタリア料理を食べに行こう もしかすると、実在するこの店に行けば、あなたも億泰と同様に「ウンまああ~いっ!」と声を出してしまうかもしれない。オイシイと評判のイタリアンレストラン「イタリア料理を食べに行こう」(東京都府中市宮町1-9-12)である。 ・シェフと荒木飛呂彦先生の思いがけない出会い この店、ジョジョの奇妙な冒険でトニオが登場した際のタイトル「イタリア料理を食べに行こう」がそのまま店名になっている。シェフとジョジョの奇妙な冒険の作者である荒木飛呂彦先生が思いがけない出会いをし、それがきっかけとなってこの店名になったという。 ・ディモールトな羨ましい黄金体験! まだ自身の店を持つ前だった店主は荒木先生に「この道は辛いでしょうが夢を叶えるまで頑張ってください」と言われたそうだ。ディモールトな羨ましい黄金体験! イタリア料理を食べに行こう（府中 イタリアン）のグルメ情報 | ヒトサラ. そして実際にイタリアンレストランをオープンさせた店主の成長性もA-超スゴイ。 ・看板に「イタリア料理を食べに行こう」 イタリア料理を食べに行こうにイタリア料理を食べに行こう! ということで、実際にイタリア料理を食べに行こうにイタリア料理を食べに行ってみた。看板にはドジャアア~~ンと大胆に「イタリア料理を食べに行こう」と書かれていた。店名なのだから当然だ。営業時間やメニューに書かれた文字が荒木飛呂彦先生の筆跡に似ていると感じてしまうのは気のせいか……。 ・内装いいんじゃあないか 店内はとても広く快適で、衛生的にも問題なしで居心地の良さを感じた。温かみを感じる内装デザインと色使い、いいんじゃあないか、この雰囲気。コース料理とアラカルトがあり、今回は以下の料理を注文。 ナポリ名物生ハムのせゼッポリーニ 500円 サルディーニャ産カラスミと海老のアーリオオーリオ 1600円 娼婦風スパゲティ(プッタネスカ) 1200円 ・ゼッポリーニはおかわりしたい 揚げたてゼッポリーニが、香ばしい海苔の香りを放ちながら生ハムのヴェールを纏って現れた。生ハムのせいでゼッポリーニが見えない。生ハムでかい!
予約はできますか? A. 電話予約は 050-5384-6589 から、web予約は こちら から承っています。 Q. 場所はどこですか? A. 東京都府中市宮町1-9-12 京王線府中駅南口から徒歩3分 ここから地図が確認できます。 Q. 衛生対策についてお店の取り組みを教えて下さい。 A. ・店舗入り口や店内に消毒液を設置しています ネット予約カレンダー ヒトサラPOINTがもらえる このお店のおすすめ利用シーン あなたにオススメのお店 府中でランチの出来るお店アクセスランキング もっと見る
イタリア料理を食べに行こう
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network; CNN)をなるべくわかりやすく解説 こちらの記事 では,深層学習(Deep Learning)の基本的な仕組みについて説明しました. 今回は, 画像 を深層学習で扱うときに現在最もよく使用されている 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network, 略してCNN) についてなるべくわかりやすく説明しようと思います.CNNは本当によく使用されている方法ですので,理解を深めることは大きなメリットになります. Q. CNNとは何なのか? A. CNNは画像を扱う際に,最もよく用いられている深層学習モデルの1つ CNNで何ができるのか CNNの具体的な説明に入る前に,CNNを使うことでどのようなことができるのか,簡単にいくつか例示したいと思います. 画像生成 (Image Generation) 突然ですが,以下の2つの画像のうち,どちらが本物で,どちらが人工的に作成したものだと思いますか? [引用] 2つの画像とも本物に見えますが,どちらか一方はCNNと敵対的生成学習と呼ばれる方法を用いて人工的に作成した画像になります(敵対的生成学習については こちらの記事 で解説しています). このように,CNNを用いることで人間が区別できないほどリアルな画像を生成することも可能になりつつあります.ちなみにCNNで生成した画像は右の画像になります.もちろん,上記の顔画像以外にも風景や建造物の生成も可能です. 画像認識(Image Recognition) 画像をCNNに入力することで,画像にどんな物体が写っているのか,そしてその物体が画像のどこに写っているのかを特定することが可能です. 例えば,以下の例だと左側の画像をCNNに入力することで,右側の画像を得ることができます.右側の画像中のそれぞれの色は物体のカテゴリ(人,車,道路など)を表しています. このようにCNNを応用することで,画像内のどこに何があるのかがわかるようになります. セマンティックセグメンテーションの例(左:入力画像,右:出力画像) ほかにも,画像中に何が写っているのかだけを推定する画像分類(Image Classification)のタスクにもCNNが適用されるケースが多いです. 「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 - たぬきニュース. 画像分類の例.画像分類は画像に写っている物体の名称を当てるタスク.
」 ・ Qlita 「CapsNet (Capsule Network) の PyTorch 実装」 ・ HACKERNOON 「What is a CapsNet or Capsule Network? 」 最後までご覧くださりありがとうございました。