50歳までに一度も結婚しない女性は7人に1人、男性は4人に1人いるといわれる現代。キャリアもお金もあって、没頭できる趣味もある、そんなAK(あえて結婚しない)女子・男子はどんな毎日を送っているのでしょうか?今回はある出来事をきっかけに、ものも人もミニマリストとして生きることを決めた男性にお話を聞きました。 ●AK (あえて結婚しない)女子・男子 #02 前回はこちら: 「年間120試合プロ野球観戦」40代バリキャリ女子が"あえて結婚しない"理由 ひと昔前なら「夢はお嫁さんになること」という女性も多くいました。しかし人生観や結婚観が変化したことで、最近ではあえて結婚しない生活を選択する人も増えています。 50歳までに一度も結婚したことがない人の割合を表す「生涯未婚率」。最新の国勢調査(2015)では男性は23. 4%、女性は14.
学習回数が増えるほど、誤差関数の値が更新されにくくなるため。 2. 学習回数が増えるほど、学習データにのみ最適化されるようになってしまうため。 3. 学習回数が増えるほど、一度に更新しなければならないパラメータの数が増えていくため。 4. 学習回数が増えるほど、計算処理にかかる時間が増えてしまうため。 ディープラーニングの手法 以下の文章を読み、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。 画像認識の国際的なコンペティションのひとつに、ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition)がある。ここで、2012年にCNNのモデルである(ア)が優勝を飾った。それからというもの、続けざまにCNNのモデルが高い成果を上げている。2014年にはインセプションモジュールという構造を利用した(イ)が優勝し、(ウ)もまたそれに迫る優秀な功績を収めた。また、2015年には残差学習という深いネットワークの学習を可能にした(エ)がそれぞれ優勝している。 1. AlexNet 2. ElmanNet 3. GoogLeNet 4. ImageNet 5. LeNet 6. ResNet 7. VGG 8. WaveNet 以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を各語群の中から1つずつ選べ。 ニューラルネットワークにおいて、初期は中間層で(ア)が活性化関数として使用されていた。しかし、(イ)ために、層を深くすると学習に用いる勾配がほぼ0になってしまうという問題が起こった。これは、勾配消失問題と呼ばれる重要な問題である。 ディープラーニングで活性化関数として用いられることが多い(ウ)は(ア)と比較してこの問題が生じにくい。また、計算量が少なく済むことも特徴的である。一方で、(エ)を用いることで活性化関数として(ア)を用いた場合でも学習が早く進むことが知られている。 (ア) 1. ステップ関数 2. ReLU 3. sigmoid関数 4. softmax関数 (イ) 1. 負の値を入力された場合に出力が一定になってしまう 2. 「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). 出力の平均値が0、標準偏差が1にならない 3. 関数に微分不可能な点が存在する 4. 入力の絶対値が大きいと、出力がほぼ一定になってしまう (ウ) 1. softmax関数 (エ) 1.
息子が見てた「東京リベンジャーズ」に13話から見たら徐々にハマった しかし、13話までの内容が分からなかったので昨日は1話から12話まで一気見した(笑) 鬼滅の刃 にハマった時とはまた違う面白さ 人気のようですね、出遅れましたが毎週の楽しみがまた増えたー スポンサーリンク クローゼットにダニが大量発生したという動画を見た夜、とても嫌な夢を見た 我が家のクローゼットにもダニが大量に発生し、体中刺されまくるという内容 目が覚めた時にはびっくりするくらい汗をかいてて、汗で体が痒かったわw どこの家庭でもダニが必ず居るわけですが、目にはしたくない 普段はクローゼットは開けっ放しで、服も減らしたので防虫剤は必要ないと思いもう何年も使っていません しかし、完全には開けっ放しには出来ないクローゼットがあって・・・ ドアが当って完全には開けれない(汗) 夢の影響もあって気になってきたので、動画でも使ってた衣類の防虫剤を買いに走った 100均の商品なんですが、こちら↓ 早速、気になるクローゼットにIN↓ 防虫って言ってもどの虫に効果があるかは分かりませんが、110円で安心できるのならば~ですね 気になるクローゼット内のスーツは数年後に少し減る予定なので、そうなるとより一層安心出来るかも モノを持ち過ぎる分だけ虫の発生する確率も高くなりますからねwww にほんブログ村
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. 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.