ここぞという時に着たい和服。特別な日や旅行先でレンタルしたりなど、非日常を味わえる着物や浴衣は、着ているだけで華やかな気持ちになりますよね。今回は、肌色や体型別の和服の選び方や、今更聞けない帯の結び方、和服にぴったりなヘアアレンジまでご紹介します。 【目次】 ・ 肌色&体型別似合う和服の色&柄 ・ 結婚式、初詣… シーン別着物スタイル ・ 着付けや撮影も? 京都旅行でレンタル和服体験 ・ 浴衣の可愛い帯の結び方 ・ 和服に似合うヘアアレンジ 肌色&体型別似合う和服の色&柄 「色白」さんは淡色で知的に 色白の人は、ペールトーンの大人っぽい和服を選ぶと知的に見えます。色によっては血色が悪く見えてしまうこともあるので、試着して顔写りを確認しましょう。 「色黒」さんは濃色×華やか柄で上品に 薄い色だと健康的な肌色とのコントラストがついて顔から浮いて見えてしまうので、濃い色の和服がおすすめ。渋い柄だと落ち着きすぎてしまうので、花柄など、華やかなものを選ぶとバランスも良く上品に見えます。 「小柄」さんはスラリと見える縦長の柄を 大きい柄は小柄さんのスタイルとのバランスが取りづらいので、小さめの柄を合わせて。縞や縦長の柄を選ぶと、Iラインが強調されて、スタイルアップして見えます。 「長身」さんは大胆な色使い&柄を 長身さんは、柄が見える面積が大きいので、大きめの大胆な柄がベストマッチ。小さめの柄だと身長が目立ってしまうことも。 「ぽっちゃり」さんは反対色で着痩せ 濃地の引き締まった色に、帯は反対色を合わせたコントラストで着痩せ効果が◎。縞などの縦長ラインが効いている柄のゆかたを選ぶと、スタイルアップに。 私にはどういう浴衣が似合う? 顔・体型別のおすすめをご紹介 結婚式、初詣… シーン別着物スタイル 初詣はおめでたい&華やかな雰囲気に \コーディネートのポイント/ 粋な紬なども素敵ですが、華やかさと優しげな感じを出したくて淡い色の組み合わせをチョイス。淡い水色の訪問着は、袖口の裏地がピンクに染められています。それに合わせて帯もピンクの模様が入ったものを合わせました。帯揚げと帯締めもピンク。水色×ピンクだなんて洋服だと甘すぎて気が引ける組み合わせですが、着物なら難なく着られてしまいます。 リアルな着こなし教えて! 「和風美人」と「洋風美人」好きなのはどっち？芸能人で比較 | Cosmic[コズミック]. 素敵な大人の【着物】について 大人の結婚式に着物を着ていくとメリットが沢山?
脚が長すぎない人 意外かもしれませんが、脚が長すぎないというのも着物を着た時にきれいに見える1つの条件と言えます。 昨今では脚が長いというのがきれいなプロポーションとして思われがちですが、着物の場合は脚が長すぎない=腰の位置が高すぎない方が着た時にきれいなシルエットになります。 これが腰の位置が高いと帯の位置が上がってしまい子供っぽく見えてしまうのが原因と言われています。西洋の方が着物を着た時になんとなく違和感があるのは上記が原因のことが多いです。 誰でもできる!着物をきれいに見せるコツ 1.
着物が似合う人ってどういう人ですか? 私は小さい頃から社会人になった今も 本当に良く『着物が似合うね』と周囲から言われます。 着物を着る機会はさほどないのですが、 七五三から始まり、小中学校で浴衣を着る機会があれば、 必ず一度は周りから言われましたし、短大時代にやっていた バイト先はうどん屋さんだったので、簡単な着物を着ていましたが 他の店員さんやお客さんから良く言われました。 成人式ではもちろん、短大の卒業式で袴を着た時も言われました。 温泉旅行などに行って浴衣を着た時も言われます。 友人達からは結婚する時は白無垢がいいよ、とも言われるほどです。 最初はただのお世辞というか、誰にでも言ってるんだと思っていましたが、 こんなにもいつもいつも言われるので和服が似合う人って どういう人なんだろうな、と思い始めました。 私自身、そう言って頂けるのを嬉しくも思うのですが、 褒め言葉として素直に受け取っていいのかどうなのか… もちろん嫌味で言ってる訳ではないと思っていますが… 実際、私は自分でそこまで言われる程似合ってるとは思いませんし、 周りの子の方がよっぽど似合ってると思います。 特別美人でもないですし、昔の時代にいそうな顔ってことなんでしょうか? だとすると、少しショックというか…昔の美人と言われるような人って、 大抵今の時代では受け入れられにくい顔立ちだと思うので… 皆さんが思う『着物が似合う人』ってどういう人ですか? また着物が似合う有名人はどなただと思われますか? 参考までに教えて下さい。 着物が似合う人の体形お顔立ち、というのはあると思います。 ただ、中からにじみ出る人の良さ、気品がないと、 本当の意味で着物は似合わないと思いますよ。 お顔立ちは、お化粧なども、品がよく、素顔に近いナチュラルメイクをしたうえで お鼻が小さく、お口も小さめ、目は少し上がり気味の切れ長、 おでこの生え際もきれいなのが、当てはまると思います。 体形に関しては、少しなで肩、お首が長いお尻が大きすぎない というのが当てはまると思います。 ただ、着物が似合う条件として、姿勢が良くないといけません。 着物が似合う有名人は吉永小百合さん、若い方では、 新垣結衣さんなんかじゃないでしょうか?
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!
こんにちは、たくやです。 今回は69歳のグーグル研究員、ジェフ・ヒントンが40年の歳月をかけて熟考して発表した新技術、 カプセルネットワーク をご紹介します。 今回も例によってわかりにくい数式や専門用語をできるだけ使わずに感覚的に解説していきます。 元論文 「Dynamic Routing Between Capsules」 この、カプセルネットワークは今、これまで機械学習で不動の地位を築いていたニューラルネットワークの技術を超える新技術なのではないかと期待されています。 彼の出した2つの論文によると、 カプセルネットワークの精度は従来のニューラルネットワークの最高時の精度 に、 誤答率は従来のニューラルネットワークの最低時の半分にまで減少 したといいます。 従来のニューラルネットワークとの違い では、何が従来のニューラルネットワークと違うのでしょうか? 一言でいうと、従来のニューラルネットワークが 全体をその大きさ で見ていたのに対して、カプセルネットワークが 特徴ごとに"ベクトル" で見ているという点です。 もう少し詳しく説明します。 例えば顔を認識する際に、従来のニューラルネットワークであるCNN(Convolution Newral Network) はそれが目なのか、鼻なのか、口なのかにしか着目していませんでした。(画像左) *CNNが何かを知らない方はこちらの記事の"CNNのおさらい"をご覧ください。 不気味なロボットから考えるCNNの仕組みのおさらいとAIによる画像認識の攻防戦 しかし、今回のカプセルネットワークはそれらの特徴がどのような関係で配置されているのかまで認識します。(画像右) 出典: Kendrick「Capsule Networks Explained」 より つまり、カプセルネットワークは個々の特徴を独立的に捉え、それぞれがどのような関係にあるのかということにまで着目します。カプセルネットワークの名前の由来がここにあります。ひとつひとつのカプセルに詰まったニューロンが個々の特徴に着目し、それぞれの関係に着目するのです。 これによって何が起こるのでしょうか? 出典: Medium 「Understanding Hinton's Capsule Networks. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をなるべくわかりやすく解説 | AIアンテナ ゼロから始める人工知能（AI）. Part I: Intuition. 」 より 例えばこの写真、私たち人間の目には実物の自由の女神像を見たことがなくても、全て自由の女神像に見えます。 しかし、私たちは、何千枚と自由の女神の写真を見てきたわけではないですよね?私たちは、十数枚の写真を見ただけで、それが自由の女神像だと認識することができます。 それと同じことが機械学習でも可能になるのです。 機械学習を行うには5つのプロセスがありました。 データの収集 データの前処理 モデルの構築 実際に人工知能に学習させる モデルの改善 機械学習で最も大変なのは、実のところ、1と2のプロセスでした。しかし、今回のカプセルネットワークが実際に実用に耐えうるものだとされれば、1と2の手間がかなり省けるために、機械学習の可能性が一気に広がります。 カプセルネットワークの仕組み なぜそのようなことができるのでしょうか?
Instagramビジネス養成講座 2021/8/5 スマートフォン・PC・IT情報 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
なお,プーリング層には誤差逆伝播法によって調整すべきパラメータは存在しません. 画像分類タスクでは,プーリング層で画像サイズを半分にすることが多いです(=フィルタサイズ$2\times 2$,ストライド$s=2$). 全結合層 (Fully connected layer) CNNの最終的な出力が画像以外の場合(例えば,物体の名称)に,CNNの最後に使用されるのが全結合層になります. 畳み込み層もしくはプーリング層の出力は$(H, W, C)$の3次元データになっているため,これらを1列に$H\times W\times C$個並べた1次元のベクトルにし,全結合層に入力します. 全結合層 全結合層は通常のニューラルネットワークと同様に,各ノードに割り当てられた重みとバイアスを用いて入力値を変換します.そして,画像分類の場合なら,最後にソフトマックス関数を適用することで確率の表現に変換します. 畳み込み層のフィルタと同様に,CNNの学習では誤差逆伝播法によって全結合層の重み$w_i$とバイアス$b$を更新します. Grad-CAM | 畳み込みニューラルネットワークが着目している部位を可視化する方法. CNNの出力が画像の場合は,全結合層ではなく,画像を拡大することが可能なTransposed Convolution (Deconvolution)という操作を行うことで,画像→画像の処理も可能になります.これに関してはまた別の機会に解説したいと思います. まとめ 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは, 畳み込み層とプーリング層を積み重ねたニューラルネットワーク のこと 画像 を扱う際に最もよく使用されているニューラルネットワーク さて,CNNの解説はいかがだったでしょうか.ざっくり言えば,フィルタを用いて画像を変換しているだけですので,思っていたよりは難しくなかったのではないでしょうか. 実際にCNNを用いて画像分類を実行するプログラムを こちらの記事 で紹介していますので,もしよろしければ参考にしてみて下さい. また,これを機会に人工知能に関する勉強やプログラミングを始めたい方は以下の記事も参考にしてみてください. ゼロからはじめる人工知能【AI入門】 プログラミングの始め方【初心者向け】
CNNの発展形 🔝 5. AlexNet 🔝 AlexNet は Alex Krizhevsky が Ilya Sutskever と Geoffrey Hinton (Alexの博士号の指導者)と一緒に開発したCNNで2012年のILSVRC( ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge )で初めてディープラーニングによるモデルを導入して優勝した。彼らの論文によるとネットワークの層を増やすことが精度を上げるのに重要であり、GPUを利用した訓練で達成することが可能になったとのこと。活性化関数にReLUを使っていシグモイド関数やtanh関数よりも優れていることを示した。 5. ZFNet 🔝 ZFNet はAlexNetの改良版で2013年の画像分類部門でILSVRCで優勝した。AlexNetが11×11のカーネル幅を最初の層で使っていたのに対し、ZFNetでは7×7のカーネル幅を使っている。また、ストライドをAlexNetの4から2にした。また、AlexNetが1 枚の画像を上下半分に分けて学習をするのに対して、ZFNet は 1 枚の画像で学習をするようになっている。 5. VGG 🔝 VGGはオックスフォード大学の V isual G eometry G roupによって開発され、2014年のILSVRCの画像分類部門で第2位を獲得した。AlexNetよりも小さいカーネル幅(3×3)を最初の層から使っており、層の数も16や19と多くなっている。NVIDIAのTitan Black GPUを使って何週間にもわたって訓練された。 5. GoogLeNet 🔝 GoogLeNetは2014年のILSVRCの画像分類部門で優勝した。AlexNetやVGGと大きく異なり、 1×1畳み込み やグローバルアベレージプーリング、Inceptionモジュールを導入した。Inceptionモジュールは異なるカーネル幅からの特徴量を組み合わせている。また、Inceptionモジュールが層を深くすることを可能にし22 層になっている。 5. ResNet 🔝 ResNet (residual networks)はMicrosoftの He らによって開発され2015年のILSVRCの画像分類部門で優勝した。 残差学習(residual learning)により勾配消失の問題を解決した。従来の層は$x$から$H(x)$という関数を学習するのだが、Skip connection( スキップ結合 )と呼ばれる層から層への結合を加えたことにより、$H(x) = F(x) + x$となるので、入力値$x$に対して残差$F(x)$を学習するようになっている。これを残差ブロック(residual block)と呼ぶ。 $F(x)$の勾配が消失したとしても、Skip connectionにより全体として勾配が消失しにくくなっており、ResNetは最大152 層を持つ。 また、ResNetはさまざまな長さのネットワークが内包されているという意味で アンサンブル学習 にもなっています。 5.
エンジニア こんにちは! 今井( @ima_maru) です。 人工知能(AI)について学ぼうとした時、 「ニューラルネットワーク」 という言葉に出会うかと思います。 ニューラルネットワークは様々なバリエーションがあって、混乱してしまうこともあるかと思うので、この記事ではわかりやすく説明していきます! 好きなところから読む ニューラルネットワークとは? ニューラルネットワーク とは、脳の神経細胞(ニューロン)とそのつながりを数式的なモデルで表現したものです。 ニューロンとは? ニューロンとは何かというと、以下のような神経細胞のことをいいます。 生物学的なニューロンについて詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてみてください。 ニューロンとは () 神経細胞 – Wikipedia ニューラルネットワークの基本となるのは、この 「ニューロン」の数理モデルである「人工ニューロン」 です。 人工ニューロンの代表例として、 「パーセプトロン」 というモデルがあります。 次は、パーセプトロンの説明に移りましょう。 パーセプトロンとは?人工ニューロンとの違いは? パーセプトロンは、 もっとも一般的な人工ニューロンのモデル です。 人工ニューロンと混同されがちですので、 「パーセプトロンは人工ニューロンの一つのモデルである」 という関係性を抑えておきましょう。 パーセプトロンの構造は以下のようになっています。 重要な点は、以下の3点です。 各入力\(x\)がある 各入力\(x\)にはそれぞれ特有の重み\(w\)がある 出力\(y\)は「各入力\(x\)の重みづけ和を活性化関数に通した値」である じつはこの入力と出力の関係が、脳の神経細胞と似たような作用を表しています。 詳しくは「」で解説するので、今は入力があって出力が計算されるんだなって感じでイメージしといてください。 ニューラルネットワークとは?