Dropout 2. Batch Normalization 3. Regularization 4. Weight Decay 次の文章の(A)、(B)の組み合わせとして、最も適しているものを1つ選べ。 時系列データの分析には、もともと( A )が最も適していると考えられていたが、時系列データのひとつである音声処理の分野では( B )が非常に高い精度を記録している。 1. (A)リカレントニューラルネットワーク (B)畳み込みニューラルネットワーク 2. (A)リカレントニューラルネットワーク (B)Autoencoder 3. (A)畳み込みニューラルネットワーク (B)リカレントニューラルネットワーク 4. (A)畳み込みニューラルネットワーク (B)Autoencoder 5. (A)Autoencoder (B)畳み込みニューラルネットワーク 6. (A)Autoencoder (B)リカレントニューラルネットワーク 以下の文章の空欄に最も適切に当てはまる選択肢を、各語群の中からそれぞれひとつずつ選べ。 RNN(Recurrent Neural Network)は、(ア)を扱うために開発された。それまでのフィードフォワードニューラルネットワークと比較して特徴的なのは、入力データに加え(イ)を隠れ層に入力する(ウ)構造を取り入れたことである。 (ア) 1. 周期データ 2. 累積データ 3. 連鎖データ 4. 95％を手放す！あるミニマリストの生活 | SUUMOジャーナル | 東洋経済オンライン | 社会をよくする経済ニュース. 系列データ (イ) 1. 前回の入力 2. 前回の中間層の状態 3. 過去のすべての入力 4. 過去のすべての中間層の状態 (ウ) 1. 再帰 2. 畳み込み 3. 逆伝播 4. 正則化 通常のニューラルネットワークにはない、畳み込みニューラルネットワークがもつ分類問題の汎化性能の向上に寄与する特徴として、最も適切なものを1つ選べ。 1. ネットワークの中間層で、再帰的にフィードバックが与えられる。 2. 決定境界を非線形にするために、活性化関数が利用される。 3. 画像全体に対して、一定範囲ごとに入力の特徴量が抽出される。 4. 出力層において、出力が確率に変換される。 ディープラーニングの研究分野 以下の文章の空欄に最もよく当てはまるものを1つずつ選べ。 ロボティクス分野でも、機械学習の応用が進められている。例えば、ロボットの動作制御にQ学習やモンテカルロ法などの(ア)のアルゴリズムを利用する事例は多く存在する。また、ロボットはカメラ(視覚)、マイク(聴覚)、圧力センサ(触覚)などの異なったセンサ情報を収集できる(イ)システムを持っていることから、これらの情報をDNNで統合的に処理する研究や、ロボットの一連の動作の生成をひとつのDNNで実現しようとする(ウ)の研究も行われている。 (ア) 1.
AGI(Artificial General Intelligence: 汎用人工知能)と呼ばれるものは、「強いAI」により近いものである。 3. 本来の意味での「人間のように考えるコンピュータ」が開発されたことが、第3次人工知能ブームのきっかけである。 4. 国際的な画像認識のコンペティションでは、「弱いAI」が人間を超える識別性能を実現している。 機械学習の具体的手法 以下の文章は、さまざまな機械学習の手法について述べたものである。空欄に最もよく当てはまる選択肢を、語群の中から1つずつ選べ。 機械学習にはいくつかの手法があり、用語の意味を正しく理解する必要がある。学習データに教師データと呼ばれる正解ラベルつきのデータを用いる手法は(ア)と呼ばれ、対照的に正解ラベルがないデータを利用する手法は(イ)と呼ばれる。また、正解ラベルが一部のサンプルにのみ与えられている(ウ)という手法も存在する。 1. 教師なし学習 2. 教師あり学習 3. 強化学習 4. 表現学習 5. マルチタスク学習 6. 半教師あり学習 7. 多様体学習 以下の空欄に最もよく当てはまる選択肢を、語群の中から1つずつ選べ。 分類問題にはさまざまな性能指標がある。ここでは、サンプルを陽性(Positive)と陰性(Negative)の2クラスに分ける2値分類を考える。(ア)は単純にサンプル全体のうち、予測が正解したサンプル数の比を取ったものである。また、偽陽性(False Positive, FP)を減らすことに特に注力したい場合には(イ)を、逆に偽陰性(False Negative, FN)を減らすことに特に注力する場合には(ウ)を採用することが望ましい。しかし、この両者はトレードオフの関係にあることから、それらの調和平均を取った(エ)が利用されることも多い。 1. 正答率 2. 実現率 3. 協調率 4. 調和率 5. 適合率 6. 再現率 7. f値 8. p値 9. 「貯金4,000万円を目指したい」30歳ミニマリスト男が“あえて結婚しない”理由：telling,(テリング). t値 10. z値 機械学習では、教師データをいくつかに分割して、そのうち一部だけを学習に利用するのが原則である。逆に言えば、その他の教師データはあえてモデルの学習に利用せずに、残しておく。そのような手法を採用する目的として、最も適切なものを1つ選べ。 1. いったん少ないデータ量で学習させ、初期段階の計算資源を節約するため。 2.
データの中に含まれる異常値を持つサンプルを取り除くため。 3. 半教師あり学習はデータの一部がラベル付けされていなくても行えるため。 4. モデルが運用される際に示す性能を正しく見積もるため。 空欄に当てはまる語句の組み合わせとして最も適しているものを1つ選べ。 教師あり学習の問題は出力値の種類によって、大きく2種類に分けられる。(A) 問題は出力が離散値であり、カテゴリーを予測したいときに利用される。一方、(B) 問題は出力が連続値であり、その連続値そのものを予測したいときに利用される。 1. (A) 限定 (B) 一般 2. (A) 部分 (B) 完全 3. (A) 分類 (B) 回帰 4. (A) 線形 (B) 非線形 ディープラーニングの概要 近年急速にディープラーニングが高い成果を上げるようになった理由として当てはまるものを全て選べ。 1. 半導体技術の進歩による計算機の性能向上やGPUによる高速な並列演算により、現実的な時間で学習を行うことができるようになったため。 2. 神経科学の発展により、画像認識や自然言語処理に対する視覚野や言語野など、タスクに対応した人間の脳の構造を実物通りに再現できるようになったため。 3. インターネットの普及により、表現力の高いモデルが過学習を起こさずにすむ大量のデータを得ることができるようになったため。 4. 誤差逆伝播法の発明によってそれまで困難だった多層ニューラルネットワークの訓練が可能になったため。 5. ディープラーニング向けのフレームワークが多数開発され、実装が容易になったため。 以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つずつ選びなさい。 従来の機械学習で利用されていた最適化手法である最急降下法は、一度の学習にすべてのデータを利用することから(ア)と呼ばれている。しかし、ディープラーニングの場合データが大規模であることからそれが難しい。よって、確率的勾配降下法という手法が用いられることも多い。ひとつのサンプルだけを利用する手法は(イ)と呼ばれる。(ア)と(イ)は、どちらにも長所と短所があり、一定数のサンプル群を利用する(ウ)が採用されることが推奨される。 1. セット学習 2. Minikokoの素敵に暮らしたいぶろぐ. バッチ学習 3. オンライン学習 4. ポイント学習 5. サンプリング学習 6. ミニバッチ学習 あるニューラルネットワークのモデルを学習させた際、テストデータに対する誤差を観測していた。そのとき、学習回数が100を超えるまでは誤差が順調に下がり続けていたが、それ以降は誤差が徐々に増えるようになってしまった。その理由として最も適切なものを1つ選べ。 1.
まとめ ミニマリストになると陥る5つの弊害とその対策方法を経験を踏まえて書きました。 ミニマリストを目指す人にとって一つの助けになれば幸いです。
最大500万シルバーや馬までもが手に入る!
黒い砂漠モバイルを始めた記念にブロ友 ルネさんのblogリブログしちゃいます〜〜🐣🐣🐣 PC💻版の 黒い砂漠(●´ω`●)のキャラが 綺麗すぎて憧れて✨1年以上前から ちょこちょこ 訪問して仲良くさせていただいてたんですが ルネさんの記事の写真にっ! ひよこ風船ヘアバンドって言う可愛い装備紹介されてて💕 ルネさん(๑˃̵ᴗ˂̵) 可愛いすぎた💕 残念ながらPC💻がないので わたしは モバイル版しか出来ないのですが! 雰囲気楽しめたらいいなぁ〜〜💕 🐣🐣🐣🐣🐣🐣🐣🐣🐣🐣🐣🐣🐣 そういえば今日の朝から始めた黒い砂漠モバイル ひよこ組のウパちゃんも! 黒い砂漠 ウィザード キャラクター カスタマイズ プレビュー - YouTube. 始めてたみたいなので(・∀・) 同じサーバーにキャラを作り直しましたっ ウパちゃんのblogです ついでにジョブもウィザードに 変更〜〜╰(*´︶`*)╯♡ 理由はねw 西野七瀬 ちゃん このキャラを期間限定で自分のキャラとして使えるんです🌟 なぜか ウィザードじゃないと この髪型が使えなくて エオルゼアのひよこちゃんの 雰囲気的なものも残したいので まつ毛とか メイクもなおして 少しずつ変更しました(๑˃̵ᴗ˂̵) 完成〜〜(°▽°) キャラメイクだけで(・∀・) 2時間はかかったかなww 黒い砂漠モバイル(*´ー`*) まだレベル1だし よくわからないけどもw ウパちゃんとのコラボも(°▽°) いつか出来るかな? そんじゃぁ まったね〜〜💕 FINAL FANTASY XIV(FF14)ランキング
【黒い砂漠】個人的に巧いと思ったミスティックのキャラメイク10選 | ちもろぐ | デジタルアートの女の子, 美人 イラスト, ファンタジーガール
これは表情チェックの際に戻すの忘れてた!! 犬じゃないんだから・・・(*´Д`)ハァハァ してちゃね どうしよ・・・ 2016/4/20のアプデでツバキ関係の仕様から エステ券配られているんですが。 セーブしておいて良かった。 削除は24時間後に完了します。 まーうっかりってこともあるので猶予期間ですね。 参ったね、ではやり直し。 ちょっと顔も一部気になったので 改めて顔を 調整いたします。 角度によって思ったより亜人感が出すぎていたもんで。 もう少し可愛い成分を盛り込みたい。 特に鼻周辺が普通過ぎて気になった。 あと鼻の下ね。 うん。 口を尖らせているんだけど。可愛いね。 昔ね女子でこういう仕草をする人いたんですよ。 ナチュラルにすぐ口を尖らす子。 可愛かった・・・(´∀`) 目の周りは全く変えました。 少しキリっとする感じで。 鼻もいじり直し。 鼻頭をたてるだけでかなり亜人種感が出るのですが、 ちょっとたて過ぎたかなと。 それと鼻の下が伸びすぎないように改めて。 そして小鼻にしました。 小鼻がまた難しい!! 『黒い砂漠』新クラス“ウィザード”、“ウィッチ”が実装 第2回キャラメイク選手権もスタート！ - ファミ通.com. 下手にやると鼻づまり感が出すぎる。 ん?・・・この角度の顔の雰囲気って どこかで見たような・・・ あ! ?ちょっと若いころの広末涼子さんの要素がw いや~広末涼子の顔って天の采配だよね~。 奇跡の一品。 あれ、ちょっと何かが崩れるだけで大崩壊でしょ。 やはり鼻の通し方で随分と亜人感が出ます。 これ映画のアバターで思ったんですよ。 よしよしよし! 前回より可愛くなった!! 目もキリっとして子供っぽい感じ。 純粋さっていうか、ちょっとポカンとしている感じ。 単なる可愛い感じは避け個性的な部分で。 精霊なんで何を考えているかわからない 雰囲気に仕上げました。 角度チェック。 うん、亜人種感も残っているね。 コンセプトは通ったかな。 星座は 巨人座 にしました。 レンジャーぽかったので。 全身チェック。 レンジャーは元から背が高いですが、 中でもかなり高くしました。 最高身長にすると明らかに顔の大きさとの 違和感が凄い気になったのでその辺は諦め。 薄紫の肌がいい感じにちょっと違う感が出たかなと。 それとナイスボディだけどエロエロじゃない感じ。 体で言えば腰回りには気合入りました。 デフォの服だとこんな感じ。 それでも近づくとなかなかのエロボディだな~w 筋肉を少し調整。 どうだろ?