* キャベツサラダ * ハムエッグ * アボカドとモッツァレラチーズのカプレーゼ風 * さつまいもの煮たの * なすびとあさりの煮たの 会社脱出19:00頃でした ε≡≡ヘ( ´Д`)ノ もう暑い、毎日暑いので参っています。 新しいフライパンでキレイに焼かれた目玉焼き食べたい! って、メインはハムエッグ。 キャベツサラダは買って来たやつです。 カプレーゼ風は、いつもはトマトとするんだけど、 アボカドでやったら美味しそうだなーって思って アボカドでしてみました。 そもそもこれをカプレーゼと呼んでもいいのかは謎。 あとは母た作ってくれたやつの残り。 出来栄えはコチラ。 出来栄えっていっても、ほとんど何もしてないけど(笑)。 カプレーゼ風のやつは、トマトよりもアボカドが好きだから やってみたんですけど、 やっぱりモッツァレラチーズと合わせた時の組み合わせは トマトの方が合ってるかな、って思いました。 前回、大きな丸のモッツァレラチーズをカットして食べた時に チーズ柔らか過ぎ!って思ったから、今回は 小さいやつが10個くらい入ってるやつにしてみました。 歯ごたえはこっちの方がありましたけど 個体差なのかなー? キャベツは、安定のとうもろこしドレッシングで頂きました。 ハムエッグ美味しかった! これはハマる! 焦げ付かないフライパンって、やっぱり素敵ね。 簡単に出来たゴハンですが、いつものように3本完飲で、 大満足で終了でした。 ********** 監査が近付くにつれて、だんだん残業が深くなってきて、 身体もしんどくなってきました (つω-`。) 金曜日までだから、とにかく頑張ろう。 終わったらゆっくりするんだー! 今日の晩ごはんに採用！今決めてすぐ作れる晩ごはんレシピ12選 | moguna(モグナ). 日中の本業も頑張ろう! ヤマは木曜日かな、金曜日は本番だから、 もう何も出来ないだろうし。 後悔しないようにだけ、しっかりやらないとね! では午後からも頑張りまっしょい! いつもご訪問、イイネ、フォローを ありがとうございます m(_ _)m ごちそーさまでした。 * ホタテのバター焼き * 野菜サラダ 日曜日~。 昼から、母のお買い物に、運転手兼荷物持ち係でお供したくらいで 大人しく過ごしていました。 ずーっとオリンピックを観戦していて、いつも帰る時間に 阿部一二三くんが試合だったので、帰る時間をちょっと遅らせて 柔道を観戦していました。 金メダルやったね!
なにそれ、ヤバいのっ? !」 ぎょっと顔を強ばらせる小人さんに、ほたほたと涙をこぼし、ツェットは愛おしそうにすり寄ってきた。 《言えぬのです。言えぬのですが...... ありがとうございます、王よ》 子供のようなツェットの頭を優しく撫でながら、小人さんは困惑する。 ツェットだけではない。メルダもモルトも、ふとした時に寂しそうな顔をしていた。 てっきり主の森の衰退を憂いているとばかり思っていたが、このツェットの様子だと、別物の可能性が浮かぶ。 今のツェットと同じ。何かしらを知っていて達観しているのだろうか。 話せない何か。神々が関わる、主達の破滅。神々は味方ではない?
お昼は お蕎麦と天麩羅 人参・ピーマン・椎茸・舞茸 晩のつまみ用にチーズスティックを焼きました パルメザンチーズを混ぜ込んだ生地 カットして 伸ばして 醤油を塗り七味を振りかけ 焼成へ 焼き上がり 予熱で水分を飛ばします ポリポリ食感 おつまみに食べます 晩ごはんに 素揚げにしたり茹でたりした野菜 出汁酢で パスタの代わりに白滝で スペアリブを焼きました 今日はこんな感じで おしまい 今夜も最後まで読んでくださりありがとうございます 夕方から晩にかけて走ったら気持ちのよさそうな 一日でした 🏍️
収穫は? 神々は陸人を守り、桜を放置している。 そこまで考えて、小人さんは、はっとした。 逆の発想ではないのか? 陸人を捕らえて閉じ込め、桜をキルファンから解放した?....... それに何の意味が? やっぱ分からないな。 しかし、答えは小人さんの前世の中にあった。 その夜、桜や榊原の勧めで皇城に泊まった小人さんは、むかーしに父親から聞いた逸話を夢に見る。 そして、ガバッと起き上がった。 「エイサ...... エースの語源になった俗説のピッチャーの愛称じゃない」 六十五試合中、六十四試合を勝利に導いたという伝説のピッチャー。 アタシがエイサ。つまりエースってなら..... クイーンとキング。ツェット.... これ、ツェーンの別読みじゃないの? そこまで考えて、小人さんは唖然とする。 やもたまらず寝台から飛び降りて、千尋はともにベッドにいたポチ子さんに抱えてもらい、皇城の窓から沖にいるツェットのところまで運んでもらった。 いきなり翔んできた小人さんに驚くツェットを睨み付け、真剣な眼差しで問いかける。 「ひょっとして、西方にいる森の主の名前はジョーカーって言うんじゃない?」 問われた言葉を理解し、ツェットは寂しそうに俯く。 その沈黙が全てを物語っていた。 共通するのは金色の魔力。それに準えると、千尋と主らは....... アタシが加わる事で完成する手札か。あざとい真似を。だが、それに何の意味が? クイーン、キング、ジョーカー、エース、そしてツェット。これはドイツ語読みでツェーン。数字の十を表す。 金色の魔力が共通の絵柄だとすれば、出来る手札はロイヤルストレートフラッシュ。 ポーカーでいう最高の手札だ。 神々の手札? アタシ達が何で? 【7月5日・今日の運勢】12星座占いランキング(総合運・恋愛運・金運・仕事運・健康運) (1) | マイナビニュース. 主の森を復活させるから? でも..... 目の前のツェットは、これを歓迎しているようには見えない。 千尋の知らない何かが水面下で蠢いている。 「ツェット。何か知ってるの? 教えて?」 ツェットは力なく首を振り、さらに深く項垂れた。 《神々との盟約で、誰にも伝えてはならないのです。たとえ金色の王でも..... まさか、看破されるとは》 いや、神々は気づいていただろう。ポーカーは地球のゲームだ。千尋が知らない訳はない。 最後のピースが金色の王である必要性は何だ? 神々は何を隠してる? 怪訝そうに眉を寄せる幼子を見つめ、ツェットは思わず口を開いた。 《神々の盟約は絶対です。でも.... っ、王は、その一角を崩しました。我々は破滅から逃れられたのです》 「破滅??
今日の晩ごはんが思いつかない!
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. 再帰的ニューラルネットワークとは？自然言語処理に強いアルゴリズムの仕組み 連載：図でわかる3分間AIキソ講座｜ビジネス+IT. 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?
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!
実は、畳み込みニューラルネットワークもこれに似たような動きをしています。 下記の引用を見てみましょう。 こちらも顔の認識では、第2のレイヤーで顔の「部品」というパターンを「学習」で覚えるようになったのです。 その次の第3のレイヤーでは、さらに組み合わさった顔のパターンが出来上がりました。 引用先: 詳細は、上記の引用先をご参照ください。 ここで判ったのは 低層から、高次の層へ行くにつれ、各フィルタがより複雑なパターンを捉えていることですね。フィルタなどについてもこれから説明します。 これから、性質が全く同じですが、課題2を見ていきましょう! 課題2を使って、畳み込みニューラルネットワークの学習を詳説してまります! 課題2:仮名(かな)の認識
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