全てはこれが原因なんだけどな。 ・真珠湾攻撃で犠牲になったのはほとんどが軍人だ! しかし広島と長崎で犠牲となったのはほとんどが何の罪もない一般人だった! ・私は正直この日本の奇襲攻撃に関してはよくぞやってくれたと思ってるよ。 これのおかげでアメリカは戦争に参戦出来たんだからね。 そうでなければアメリカは参戦せず、ソ連は最終的にドイツに敗北してただろう。 ・日本軍は1941年の時点で世界で最も先進的と言える空母艦隊を持ってたからな。 日本海軍はこの当時、世界最大規模の大型空母艦隊を所持してたんだよ。 そもそも大規模空母艦隊での攻撃と言うこのアイデアも日本海軍のものだからね。 ・この戦争で日本は自らに災いを降らせたようなものだと思ってる。 勝つことが無理なのにムチャして痛い代価を払ったとしか言えないね。 彼らがアジアと太平洋を支配できると信じたことが最大の失敗だったんだ。 そしてそういう運命でもあったに違いない。 ・重要な事実は最初に引き金を引いたのは日本ってことだ。 ・真珠湾攻撃の理由はアメリカを恐れていたってのもあるだろう、もし戦争が勃発すれば日本は間違いなくターゲットになるってのがあったから。 どっちにしろ戦争になるなら少しでも有利に運ぼうとするものだ。 ・真珠湾攻撃はそもそもアメリカが誘ってた部分もある。それなのに最初に仕掛けた日本が全面的に悪いってのはどうなのよ? 真珠湾攻撃の真実 外務省の怠慢. ・どうやって自国を攻撃するように誘ったって言うんだ? ・ABCD包囲網やって石油や鉄の供給の停止とかその他色々。 ・いや~そいつは悪かったね。 でも君達がアジアであれ以上戦争できないようにしただけなんだけどね。 ・なんで日本が真珠湾攻撃をしたのかの経緯を詳しく知りたいんだけど! 今までいくつかのドキュメンタリーとか歴史の本を読んだけどなんで真珠湾攻撃をしたのかがよく分からないんだよね。 ただ単にアレは日本が悪いじゃちょっと納得出来ない。 だってなんの理由もなく他国を攻撃するなんて普通はありえないでしょ? ・日本が中国で戦争してて中々やめないから色んな物を禁輸したんだよ。 その一つに油があったんだけど日本はこれやられちゃうと致命的だったんだ。 油の大部分をアメリカから買ってたから。 そしてアメリカの太平洋への拡大政策など様々な事情もあり日本にとってアメリカは最大の脅威国となってた。 ちなみに真珠湾攻撃はアメリカが誘ったってのはある意味本当だと思うよ。そしてこれをWW2に参戦する理由付けにしたって訳だ。 アメリカ国民達にはあくまで防衛のために戦争に参戦するんだって名目でね。 ・油、鉄を禁輸したのは日本の軍拡への対抗の面もあった。 まぁ日本からしてみれば、ことあるごとに干渉してくるアメリカが相当ウザかったに違いないな。 その結果が真珠湾攻撃だな。 あそこを潰せば太平洋でだいぶ自由な行動も取れるしな。 ・てかあの当時の日本はマジで超攻撃的だったよなw ・いかなる理由があろうといきなり殴りかかって来たんだから(真珠湾攻撃)そっちが悪いんだよ。 ・アメリカは当時戦争をしてなかったし特に興味もなかったんだよ。 ・いやアメリカはどちらにせよ戦争に参入しただろうよ。ドイツ軍の猛攻でイギリスまで落とされちゃったら堪らないからさ。 ・真珠湾を忘れろだって?自分が何言ってるか理解している?もし祖父たちの犠牲がなければ、今頃ドイツ語を喋ってただろう。絶対忘れるな!!!
もりもりです。 真珠湾攻撃は、私たち日本人にとっては、いつまでも忘れることのできないのではないでしょうか! いかなる理由があったにせよ、戦争は悲惨な結末しかありません。 それなのに世界ではいまだに戦争があります。 人はなぜ過去から学ぶことができないのでしょうか?
B にほんブログ村 ↑ 応援クリック お願いします! 真珠湾攻撃、その真実の歴史 「 ルーズベルト大統領は、その絶大な権力を使って遂に米国を日本との戦争に巻き込むことに成功した。 そのことは、米国を欧州における戦争に参戦させるという彼の最終的な目的を達成させた 」 ハミルトン・フィッシュ: 日米開戦時、アメリカ共和党の主導的政治家であった大物下院議員。 民主党のルーズベルトと大統領の座を争っていた。 " Tragic Deception " 『悲劇的欺瞞』 (邦題『日米開戦の悲劇』)より 日本海軍のパールハーバーへの奇襲攻撃は、日本がアメリカに宣戦布告をする前であった。 『 だまし討ち 』をされたアメリカ国民は激怒し、「 リメンバー・パール・ハーバー! 」 の名の元に国民一丸となり戦争に突入し、激闘の末、アジア侵略を画策していた日本軍を撃破した。アジアを侵略しアジア人を苦しめ抜いた日本軍は、『 正義の国アメリカ合衆国 』により、こうして消滅したのである。 学校で学び、テレビや新聞の特集で確認し、疑うことなく信じ反省し、戦前の日本人を私たち戦後世代は批判してきました。 果たして、そのような「 アメリカ合衆国の美談 」は、実在するのでしょうか?
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イギリスの軍事評論家で、戦略家。 彼を「20世紀最高の戦略家」と評価する人もいるそうです。 彼の「間接戦略論」という理論は、とても見事なものなんだとか・・・。 リデル・ハートは、「太平洋戦争における日本」について興味深いことを言っています。 「アメリカなどの連合国は、日本を戦争に追い込んだ。また、日本が4ヶ月以上も石油の禁輸解除を求める交渉に努力したことは特筆に値することだ」 ちなみに、リデル・ハートはアメリカの原爆投下を痛烈に批判しています。 「当時、日本の降伏は時間の問題だった。原爆など使用する必要はなかったのだ」 これについては参議院議員の青山繁晴先生も同じようなことをおっしゃってますね。 「日本を降伏させるために原爆を投下したと言われている。しかし事実は違う『日本が降伏してしまうから、原爆を投下してその威力を確認した』のだ」 国士舘大学講師の倉山満先生はこんなことを言ってます。 「当時、日本を降伏させるのは簡単だった。『皇室には手を出しません』という条件を出すだけでよかった」 日本軍の真珠湾攻撃によって、ハワイの民間人への被害はどうだったのでしょうか?
1. 概要 近年、ディープラーニングの自然言語処理分野の研究が盛んに行われており、その技術を利用したサービスは多様なものがあります。 当社も昨年2020年にPhroneCore(プロネコア)という自然言語処理技術を利用したソリューションを発表しました。PhroneCoreは、最新の自然言語処理技術「BERT」を用いて、少ない学習データでも高精度の文書理解が可能です。また、文書の知識を半自動化する「知識グラフ」を活用することで人と同じように文章の関係性や意図を理解することができます。PhroneCoreを利用することで、バックオフィス業務に必要となる「文書分類」「知識抽出」「機械読解」「文書生成」「自動要約」などさまざまな言語理解が可能な各種AI機能を備えており、幅広いバックオフィス業務の効率化を実現することが可能です ※1 。 図:PhroneCore(プロネコア)のソフトウエア構成図 こうした中、2020年に「GPT-3(Generative Pre-Training-3、以下GPT-3)」が登場し自然言語処理分野に大きな衝撃を与えました。さらに、日本でもLINE社が日本語の自然言語処理モデルをGPT-3レベルで開発するというニュース ※2 がありました。 そこで、本コラムでは数ある自然言語処理分野の中からGPT-3についてご紹介したいと思います。 2.
別の観点から見てみましょう。 元となったYouTubeのデータには、猫の後ろ姿も写っていたはずなので、おそらく、猫の後ろ姿の特徴も抽出していると思われます。 つまり、正面から見た猫と、背面から見た猫の二つの概念を獲得したことになります。 それではこのシステムは、正面から見た猫と、背面から見た猫を、見る方向が違うだけで、同じ猫だと認識しているでしょうか? 結論から言うと、認識していません。 なぜなら、このシステムに与えられた画像は、2次元画像だけだからです。 特徴量に一致するかどうか判断するのに、画像を回転したり、平行移動したり、拡大縮小しますが、これは、すべて、2次元が前提となっています。 つまり、システムは、3次元というものを理解していないと言えます。 3次元の物体は、見る方向が変わると形が変わるといったことを理解していないわけです。 対象が手書き文字など、元々2次元のデータ認識なら、このような問題は起こりません。 それでは、2次元の写真データから、本来の姿である3次元物体をディープラーニングで認識することは可能でしょうか? 言い換えると、 3次元という高次元の形で表現された物体が、2次元という、低次元の形で表現されていた場合、本来の3次元の姿をディープラーニングで認識できるのでしょうか? 自然言語処理（NLP）で注目を集めているHuggingFaceのTransformers - Qiita. これがディープラーニングの限界なのでしょうか?
出力ユニットk 出力ユニットkの 隠れ層に対する重みW2 21. W2 行列で表現 層間の重みを行列で表現 22. Neural Networkの処理 - Forward propagation - Back propagation - Parameter update 23. 24. Forward Propagation 入力に対し出力を出す input x output y 25. z = f(W1x + b1) 入力層から隠れ層への情報の伝播 非線形活性化関数f() tanh とか sigmoid とか f(x0) f(x1) f(x2) f(x3) f(x) = 26. tanh, sigmoid reLU, maxout... f() 27. ⼊入⼒力力の情報を 重み付きで受け取る 隠れユニットが出す 出⼒力力値が決まる 28. 29. 出⼒力力層⽤用の 非線形活性化関数σ() タスク依存 隠れ層から出力層への情報の伝播 y = (W2z + b2) 30. 31. タスク依存の出力層 解きたいタスクによって σが変わる - 回帰 - 二値分類 - 多値分類 - マルチラベリング 32. 実数 回帰のケース 出力に値域はいらない 恒等写像でそのまま出力 (a) = a 33. [0:1] 二値分類のケース 出力層は確率 σは0. 0~1. 0であって欲しい (a) = 1 1+exp( a) Sigmoid関数入力層x 34. 多値分類のケース 出力は確率分布 各ノード0以上,総和が1 Softmax関数 sum( 0. 2 0. 7 0. 1)=1. 自然言語処理 ディープラーニング python. 0 (a) = exp(a) exp(a) 35. マルチラベリングのケース 各々が独立に二値分類 element-wiseで Sigmoid関数 [0:1] [0:1] [0:1] y = (W2z + b2) 36. ちなみに多層になった場合... 出力層だけタスク依存 隠れ層はぜんぶ同じ 出力層 隠れ層1 隠れ層N... 37. 38. 39. Back Propagation 正解t NNが入力に対する出力の 予測を間違えた場合 正解するように修正したい 40. 修正対象: 層間の重み ↑と,バイアス 41. 誤差関数を最⼩小化するよう修正 E() = 1 2 y() t 2 E = K k=1 tk log yk E = t log y (1 t) log(1 y) k=1 t log y + (1 t) log(1 y) いずれも予測と正解が 違うほど⼤大きくなる 42.
その他 「意味」の問題 「ちょっとこの部屋暑いね」という発話は、単にこの部屋が暑いという事実を表明している文であるとシステムは解析しますが、人間であれば、この発話を聞いて、「発話主が不快である」「部屋の窓を開けると涼しくなる」「冷房をつければ涼しくなる」といった推論を経て、「エアコンでも付けようか」と提案するなど、いわゆる人間味のある行動を取ることができます。 これには、「夏には窓を開けたり、冷房をつけると涼しくなる」という常識など、発話以外に大量の知識および推論が必要となってきます。 これらの知識や常識をコンピュータでどのように表現・処理するかは、自然言語処理のみならず人工知能の分野における長年の問題の1つです。