努力や我慢は必ずしも必要じゃない 何か目標を決めて、それを達成したいと思うとき。何か困難がやってきて、それに立ち向かわなくてはいけないとき。その対象とのやっていき方に、必ずしも努力や我慢が必要なわけではありません。食欲への立ち向かい方もそうです。怖がらずに、相手を見て、道順を確認して、そのまま進むこと。それができれば、辿り着くべき場所に着くことができます。 12. 数字でコントロールできるものは、数字で管理する 「食べたい」という欲求を抑えることは、目に見えない精神的なもののように思うかもしれません。しかし、これまでお話したように、栄養素やエネルギー量の数字でコントロールできる部分が実は大きいのです。だから、気持ちを苦しめる必要はありません。食べたものを記録できるスマホアプリがあります。データだけを見て、冷静に制御しましょう。表示されるマップを見て、その通りに進むよう、ハンドルを操作すればいいのです。うまくいかなくても、軌道修正をすれば、また元に戻ります。地図はきちんと用意されているのです。 13. 過食が止まらない…助けて！ストレス過食をやめたい…いい対策はない？ | Medicalook(メディカルック). 容姿の良し悪しは数値で決められない 食欲は数字でコントロールできますが、逆に、その制御の先にある容姿やスタイルの良し悪しについては、明確に数値化できません。何がどのようにあれば美しいというのは明確に定義ができず、「なりたい」と目指す像も人によって違います。どんな状態を良しとするかも、決まっていません。 14. 自分の「OK」を自分で決めて管理する 私たちは、容姿についての評価を各自で決めます。理想像や許容範囲をきちんと見つめ直すことができたら、その範囲を誰かに侵されないように管理しましょう。許容の範囲内で何があっても、誰かが何かを言ってきても、動じないこと。これ以上は痩せなくてもいい。あと1kg増えたからといって、私は問題がない。自分が考えて決めた自分への許容を狭めてはいけません。 15. あなたが心で考えたいことはなんですか たくさんの悩みがあります。考えなくちゃいけないことが山ほどあって、毎日何かしら問題が起こるように感じます。スリムになることや体型を維持することは、「ハッピーな気持ちになる」「毎日楽しく暮らす」という目的の過程であり、努力や我慢が決して必要な物事ではないことをわかってほしいです。心を減らさなくていいところで、心をすり減らして悩むのはもったいないから。私たちが心で考えたいことは、体型管理の方法や容姿への悩みよりも、もっと他にあるように思うんです。 ボディポジティブができない人たちへ 自分の理想や目標があるのは当たり前のことで、それが過激すぎるものでなければ、広告塔の体型を「美しい」「目指そう」と思うのも問題はないと思っています。ただ、理想から距離がある自分の体のことを、改めて「許さないでいるべきか否か」の視点で見つめてみてください。自分で決めた「ここまでであれば、私は十分OK」という基準を確かに守ることができれば、それで大丈夫だと私は思います。
ありのままの自分を愛せるように。そのメッセージが少しずつ浸透してきました。容姿ではなく、送られてきた詩の内容でモデルオーディションを行うランジェリーブランドも登場しています。ただ、未だに「ありのまま」と謳われた痩せていない体を「際立って美しい」と表現することはほとんどありません。しかし、際立つ必要がまずどこにあるのでしょうか。そもそも「容姿を美しくしたい」という欲は、幸福度合いを高めるためにあります。私たちが固執する物事や概念は、目的に辿り着くためのプロセスでしかないことがほとんどです。 「怖い」気持ちについて考える 止まらない食欲に動揺してしまう気持ちがあるのはよくわかります。ただ、漠然と怖がって、でも食べてしまって…というサイクルをずっと続けていても意味がありません。いつまで経っても、繰り返すだけだから。 1. 恐れの大元について考える 「また食べてしまった」と後悔をすること。食欲がおさまらないことに怖いと思うこと。恐れの原因は、「食べる」ことで何かしらのリスクがあると思っているからですよね。本当に怖いのは、「食べてしまうこと」ではなくて、「体型に変化がでてしまうこと」だとわかります。ここをもう少し掘り下げます。 2. その「怖い」の大きさは本物ですか? 「体型に体型に変化がでてしまうこと」に不安を感じるのは何故でしょうか。今よりも太ってしまうことで、どんなリスクがあるんでしょうか。容姿を醜くすることについて抱く恐怖の大きさを、灰色の球体として考えてみてください。雨雲のように大きな玉が頭の上に浮かんだと思いますが、これは、本当に正しい恐怖の大きさでしょうか?答えは必ず「違う」となるはずです。 3. 自分の体を確かめる 太いのか細いのか、綺麗か醜いかではありません。自分の体のサイズを測りましょう。「食べ過ぎた」と思った時は、どれぐらい食べ過ぎたのかを感情ではなく、あくまでも具体的に、オーバーした量を把握しましょう。できれば数字で。どんなものを欲しがってよく食べていますか?ちゃんと体を触ってみてください。そのお腹は、背筋を伸ばせば凹むものではありませんか?何センチかサイズが変動したとして、周りの人々からのあなたそのものへの評価は、どのように変わりますか? 4. 許せる範囲も具体的に考える 知ることで、恐怖は小さくなっていきます。対策の取り方がわかってくるからです。食べ過ぎた分をカロリーで把握すれば、その分のカロリーだけ明日以降減らせば、何も問題がないことがわかります。何センチ以上サイズが変われば、周りの人に「太った」と認定されるのでしょうか。その数値未満であれば、気にする必要がありませんね。そもそも3kg太ったことで、何に悪影響が出るんでしょうか。こうして許せる部分を多くしていきます。 食欲を客観的に見る 必要な問題を解決するため"だけ"に行動します。それだけで十分です。問題は解決するのですから。食べたいと思う気持ちをどうにかしたいと思っていますか?どうにか"できる"と思っている人が多いですね。ダイエット文化には、「努力」や「我慢」が必要で、「意志」が大切だという信仰があります。これは大きな間違いで、この勘違いが多くの女性を苦しめているように感じています。 5.
食べ過ぎを防ぐやせるツボ ※価格表記に関して:2021年3月31日までの公開記事で特に表記がないものについては税抜き価格、2021年4月1日以降公開の記事は税込み価格です。
2 関連研究 ここでは自然言語における事前学習について触れていく。 1. 2. 1 教師なし特徴量ベースの手法 事前学習である単語の埋め込みによってモデルの精度を大幅に上げることができ、 現在のNLPにとっては必要不可欠な存在 となっている。 単語 の埋め込み表現を獲得するには、主に次の2つがある。 文章の左から右の方向での言語モデル 左右の文脈から単語が正しいか誤っているかを識別するもの また、 文 の埋め込み表現においては次の3つがある。 次に続く文をランキング形式で予測するもの 次に来る文を生成するもの denoisingオートエンコーダー由来のもの さらに、文脈をしっかりとらえて単語の埋め込み表現を獲得するものにELMoがある。 これは「左から右」および「右から左」の両方向での埋め込みを用いることで精度を大きく上げた。 1. 形態素解析に代表される自然言語処理の仕組みやツールまとめ | Cogent Labs. 2 教師なしファインチューニングの手法 特徴量ベースと同じく、初めは文中の単語の埋め込みを行うことで事前学習の重みを獲得していたが、近年は 文脈を考慮した埋め込みを行なったあとに教師ありの下流タスクにファインチューニングしていく ものが増えている。これらの例として次のようなものがある。 オートエンコーダー 1. 3 教師ありデータによる転移学習 画像認識の分野ではImageNetなどの教師ありデータを用いた事前学習が有効ではあるが、自然言語処理においても有効な例がある。教師あり事前学習として用いられているものに以下のようなものがある。 機械翻訳 自然言語推論(= 前提と仮説の文のペアが渡され、それらが正しいか矛盾しているか判別するタスク) 1. 3 BERT ここではBERTの概要を述べたのちに深堀りをしていく。 1. 3. 1 BERTの概要 まず、BERTの学習には以下の2段階がある。 事前学習: ラベルなしデータを用いて、複数のタスクで事前学習を行う ファインチューニング: 事前学習の重みを初期値として、ラベルありデータでファインチューニングを行なう。 例としてQ&Aタスクを図で表すと次のようになる。 異なるタスクにおいてもアーキテクチャが統一されている というのが、BERTの特徴である。 アーキテクチャ: Transformer のエンコーダーのみ。 $\mathrm{BERT_{BASE}}$ ($L=12, H=768, A=12$, パラメータ数:1.
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1. 自然言語処理のための Deep Learning 東京工業大学 奥村・高村研究室 D1 菊池悠太 @kiyukuta at 2013/09/11 Deep Learning for Natural Language Processing 13年9月28日土曜日 2. 3. 2つのモチベーション - NLPでニューラルネットを - 言語の意味的な特徴を NN→多層×→pretraining→breakthrough!! 焦って早口過ぎてたら 教えて下さい A yet another brief introduction to neural networks networks-26023639 4. Neural networkベースの話 RBMとか苦しい 5. for NLP 6. Deep Learning概要 Neural Networkふんわり Deepへの難しさ Pretrainingの光 Stacked Autoencoder, DBN 7. 8. 9. Unsupervised Representation Learning 生データ 特徴抽出 学習器- 特徴抽出器 - 人手設計 答え! 答え! Deep Learning 従来 10. 結論からいうと Deep Learningとは 良い初期値を(手に入れる方法を) 手に入れた 多層Neural Networkです 11. ⽣生画像から階層毎に階層的な特徴を ラベル無しデータから教師なしで学習 12. 生画像 高次な特徴は,より低次な特徴 の組み合わせで表現 13. = = = 低次レベルの特徴は共有可能 将来のタスクが未知でも 起こる世界は今と同じ 14. 自然言語処理 ディープラーニング. 15. A yet another brief introduction to Neural Networks 菊池 悠太 16. Neural Network 入力層x 隠れ層z 出力層y 17. 生データ,抽出した素性 予測 18. 例えば,手書き数字認識 784次元 10次元 MNIST (28*28の画像) 3!! [0. 05, 0. 40, 0. 15, 0. 05] 10次元の確率分布 (左から,入力画像が, 0である確率, 1である確率... 9である確率) 28*28= 784次元の数値ベクトル 19. Neuron 隠れユニットjの 入力層に対する重み W1 隠れユニットj 20.