NHK Eテレ『シャキーン! 【インタビュー】MAX、37枚目のニューシングル「Do Shot」で可愛らしさのある女性の恋心を歌う | 歌詞検索サイト【UtaTen】ふりがな付. 』 シャキーン !ミュージック「FANTASY」 作詞・作曲:group_inou @gal_official CG:まめ太郎 @mametarouboy 放送:7月5日(月)から あさ6時40分~Eテレ — ホナガヨウコ (@honagayoko) July 5, 2021 シャキーンミュージックでは、他にも「はるかなる世界」や「クエスト・アンド・シャウト」でも振付を担当されています。 ≫≫ シャキーン!はるかの新曲『はるかなる世界』が可愛い!一緒に歌っている人は? ≫≫ 【シャキーン♬ミュージック】11月は、ここちゃんの新曲「クエスト・アンド・シャウト」でワクワクしちゃおう。 ダンスパフォーマー/振付家/モデル。 実験的でありつつキャッチーでポップな振付 と、 荒々しく激しい自由なソロダンス に定評がある。 TV、CM、MV、ライブ、舞台、雑誌など、子供向けからファッション系まで幅広い媒体において出演・振付をする。 代表作にNHK Eテレ「 シャキーン!/72億人分のあの人 」「ふしぎがいっぱい(小学校5年)/ホナちゃん役」、 CM 「ハーゲンダッツ/新パッケージ登場篇」「ホットペッパービューティー/学割ミュージカル篇」、MV「ゲスの極み乙女。/だけど僕は」「ゆず/恋、弾けました。」「サカナクション/僕と花」、ライブ「私立恵比寿中学/春の嵐」等。親子支援や企業研修としての身体表現ワークショップの講師も務める。 走りに行くホナガヨウコ CGはまめ太郎さん 大変光栄な事にこんな素晴らしいプロジェクトに参加させて頂きました。 放送がとても楽しみです。 子供が喜びます☺️ 振付:ホナガヨウコ @honagayoko — まめ太郎 (@mametarouboy) June 28, 2021 まめ太郎さんのCG、見てるだけで面白い! トイレです — まめ太郎 (@mametarouboy) October 29, 2020 #私を布教して すれすれなやつを作ってます! — まめ太郎 (@mametarouboy) November 15, 2018 FANTASY 歌詞 レンジの中で爆(は)ぜた豆 バイオサイエンス 品種改良 環境 気候と愛情 お野菜も病気になるのかな ビタミン 太陽 光 水 浴びたいね 伝説 それは ファンタジー 夢見る心は いつの間に DNAはどこ行った DNAは化石の中 校庭に浮かぶ 校舎はまるで おっきい くじら 泳ぐ 空に海 飛んで 潜る じゃぶじゃぶ 深く おっきい くじら ちっちゃい お豆 DNAは君の中 ねぇ いるかな?
今村 美月 @michu219_stu48 -- 最近毎日ゆるく柔軟をやってたら 体が柔らかくなった😳 実は左足は3年前くらい 右足は1年半前くらいに 足の筋を傷つけてしまって 全然開脚できんくなってたけど またぺたんってできそう! 日々の積み重ねって大切ですネ 自分磨きをして自信をつけよう計画始動 福田 朱里 🍎 @FUKUAKARI_STU48 こちらで着用しているサロペットは、先日のONWARD HIROSHIMA MARKETの際頂いたものです! … #UNCRAVE #ONWARD また、人生初のオーダメイドスーツも作らせて頂いたので届いたら紹介しますね👠 STU公式Instagramにインスタライブのアーカイブも出たので見られなかった方はぜひ😉 … 福田 朱里 🍎 Good evening everyone! I am Akari Fukuda, a member of STU48! How are you guys doing on your holidays? 恋、弾けました。-歌詞-ゆず-KKBOX. I came to Kyoto to celebrate my grandfather's 88th birthday! Please send him the best wishes🎂🥳 Also I am excited to see tomorrow's Olympics opening ceremony…Have good night:)♡ 薮下楓(STU48) @FUU_Y_stu48 おはようございます! なんと写真集の発売日に オンラインイベントが決定しました🌟 今日の10時から申し込み 受付がありますので よかったら手に取ってください🎗 … STU48 薮下楓写真集 さよならの余韻【公式】 STU48 @STU48_official_ オンラインイベントが決定📣📣 受付は本日10時より開始となります。 皆さまのご応募お待ちしております!🌟 … STU48 薮下楓写真集 さよならの余韻【公式】
哎 難道你是超能力者 こんな 夢中 むちゅう にさせて 見 み つめ 合 あ えば 動 うご けないんだ 讓我如此著迷 眼神交匯時 彷彿觸電般地愣在原地 ハート はーと が 聞 き こえそう 似乎能聽見心跳聲 見 み たこともない セカイ せかい どんな 未来 みらい がきても 和你一起進入未知的世界 無論未來如何 恋 こい は 宇宙 そら へ 飛 と んでゆく 君 きみ と 戀愛就是和你一起飛向遙遠的宇宙
そしてまた安定の4着で終了。丸山さんからかわいいシールをもらいました。うれぴーまん。 (手前はぽにょさんのパン) 5戦目4着!6戦目3着!と一度もプラスに転じることのないまま、最終戦でごーさんと同卓。 実は私が人生で初めて行った麻雀オフ会は、ごーさんがゲストのオフ会でした。(2019年末の○ーすた〇ーじ) その時は同卓はなく、会話もほぼなく、帰り際になぜか 非常用ビスケット について会話をしたという想い出が、今もこの胸にいます。 そして最終戦は、もーちゃん、ハナノアさん、私という、ごーさん以外は見慣れた顔が揃う卓。もーちゃんとハナノアさんがごーさんに普通に話しかけているのを見ながら、借りてきた猫よりも大人しく麻雀を打ち、20200点でかろうじて2着。 最終戦にしてようやく「+0. 2」という、最初で最後のプラスポイントでした😂 そして全対戦終了後は、参加者全員に一人〇分(忘れた!2分とかだった? )のゲスト3人とのフリータイムが与えられたわけですが。 あああああ!むり!!まっしろ!!!
伸び伸びと育つ 空 ときめいて 宇宙 宇宙へ 行こう 豆の木 伸び盛り もうすぐ ぼくら 毎日 観察日記 夏休み また会えるかな FANTASY みんなの声 お久しぶりの #group_inou は楽曲提供! 新曲 #FANTASY はこちらの配信で。待ってました~! 🔻 #シャキーン #ホナガヨウコ #まめ太郎 — NHKプラス (@nhk_plus) July 5, 2021 イノウファン待望の新曲。 録画してたシャキーン、「FANTASY」聴いた〜!! ああーイノウだなあ…ってなっちゃってもう泣きそうだ。なんでいつもこんなにグッとくるんだろ。 — しば太🐈⬛ (@48ta0605) July 6, 2021 普段の衣装やメイクと違うここちゃん。自然体でナチュラルな感じがすごく可愛いらしいですよね! シャキーン!の新曲のFANTASYけっこう好き。ココちゃんもこっちの方が素っぽくて綺麗に可愛く見える〜 — さや華 (@yukiusayaka) July 6, 2021 シャキーン見た!ほんとにイノウちゃんだった〜😭fantasyのココちゃんめっちゃかわいい!!! — ぱいこちゃん✩⃛ (@ynpicha) July 4, 2021 曲聞いたとき、歌うのが大変そうと思ったけど… ここちゃん練習頑張ったんだね! NHK教育テレビジョン「シャキーン! 」確認いたしました。嬉しい。ここちゃん歌の練習頑張った!🥚🌱🐳 — ninoheron (@23_310) July 6, 2021 シャキーンの放送時間 「FANTASY」は、 Eテレ⇒7月5日(月)あさ6時40分〜 のシャキーンの放送時間の中で流れます。 ぜひチェックしてみてください。
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
4. ゼロパディング 🔝 パディング あるいは ゼロパディング は画像データの周りにゼロを付け足す操作で、これをすることで画像の端っこの特徴も抽出できるようになります。 例えば、7の画像の上部にある横線を抽出したいとします。ゼロパディングをしない状態ではうまく抽出することができません。 ゼロパディングを施して8×8の画像の周りに0を付け足して10×10のサイズにしたものを使えば横線を抽出できます。 ここでは3x3のカーネルを使いましたが、より大きなカーネルを使う場合はゼロパディングもより大きくなります。例えば、5x5ならば2回りのゼロパディングが必要となります。 ただし、ゼロパディングするかどうかはネットワークをデザインする人が決めることでもなります。もし、端っこの特徴を重視しないのであればゼロパディングをしないという選択もあるわけです。 もう一点注意が必要なのは、ゼロパディングをしないと畳み込み処理を施された画像のサイズが元のものよりも小さくなるということです。例えば、8x8の画像を3x3のカーネルで畳み込みする場合、結果の画像のサイズは6x6になります。もちろん、このことを理解した上であえてゼロパディングをしないという選択をする場合もあります。ここはネットワークをデザインする人次第なので絶対の規則はありません。 3. 5. プーリング層 🔝 画像分類などでは徐々に太極の特徴を取り出す必要があります。最初は線などの細かい特徴量を抽出し、その線の組み合わせのパターンを取り出します。よって、画像から抽出した特徴を圧縮する必要があります。 最大値プーリング では局所の特徴量から一番大きいものを取り出します。例えば、2x2の最大値プーリングでは2x2の範囲から一番大きい値を取り出し、それを4つのデータの代表として使います。よって画像のサイズが縦と横が両方とも半分になります。 下図では縦線を抽出するカーネルからの出力に最大値プーリングを適用した様子です。2x2の領域ごとに最大値を採取します。 最大値ではなく平均値を代表値として使いたい場合は、 平均値プーリング を使用します。 3. 6. CNNの畳み込み処理（主にim2col）をpython素人が解説（機械学習の学習 #5） - Qiita. ストライド 🔝 画像のサイズを小さくするために、 ストライド を使いこともあります。ストライドは畳み込みを行う際にカーネルを適応させる領域を縦と横にずらす時のサイズです。デフォルトでは1なので1ピクセルずつずれた位置でカーネルが使われますが、ストライドを2にすると2ピクセルずつずれていくので畳み込み処理の後の画像サイズが半分になります。 3.
1%の正確率を保ちながらSamusung S8上でMobileNetV2よりも2. 4倍軽量で1. 5倍高速を達成しました。 6. EfficientNet 🔝 EfficientNet もまたQuoc V. [AI入門] ディープラーニングの仕組み ～その3：CNNの仕組み～ | SIOS Tech. Lab. Leらによるもので2019年に発表されました。従来よりかなり少ないパラメータ数で高い精度を出しました。 Kaggle などで転移学習に有用なモデルとして活用されています。 7. 転移学習とファインチューニング 🔝 ネットワークの層の数が多くなりと同時に学習に必要な計算量(時間と電力)は莫大なものになっていきました。 よって、ImageNet(ILSVRCのデータセット)で学習済みのネットワーク(VGGやGoogLeNetやResNetなど)を使った 転移学習 によって短時間で高性能のネットワークを訓練することが一般的になりました。これらのネットワークはImageNetにおける学習で畳み込み層が特徴量を抽出できるようになっているからです。その最適化されたネットワークの重みを再利用することで余計な訓練を省くというわけです。 転移学習では最後の方の結合層を入れ替えてそこだけ訓練する方法と、ネットワーク全体を微調整するファインチューニングとがあります。 参照 : ResNetで転移学習の方法を試してみる 転移学習の注意点
上記に挙げたタスク以外の多くの画像に関する問題にもCNNが適用され,その性能の高さを示しています. それでは,以降でCNNについて詳しく見ていきましょう. CNNとは 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は畳み込み層とプーリング層が積み重なったニューラルネットワーク のことです.以下に画像分類タスクを解く際のCNNの例を示します. 図1. 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の例. 画像分類の場合では,入力画像を畳み込み層とプーリング層を使って変換しながら,徐々に小さくしていき,最終的に各カテゴリの確率の値に変換します. そして, こちらの記事 で説明したように,人が与えた正解ラベルとCNNの出力結果が一致するように,パラメータの調整を行います.CNNで調整すべきパラメータは畳み込み層(conv)と最後の全結合層(fully connected)になります. 通常のニューラルネットワークとの違い 通常のニューラルネットワークでは,画像を入力する際に画像の形状を分解して1次元のデータにする必要がありました. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）. 画像は通常,タテ・ヨコ・チャンネルの3次元の形状をしています.例えば,iPhone 8で撮影した写真は,\((4032, 3024, 3\))の形状をしたデータになります.$4032$と$3024$がそれぞれタテ・ヨコの画素数,最後の$3$がチャンネル数(=RGB成分)になります.そのため,仮にiPhone 8で撮影した画像を通常のニューラルネットワークで扱う際は,$36578304 (=4032\times 3024\times 3)$の1次元のデータに分解してから,入力する必要があります(=入力層のノード数が$36578304$). このように1次元のデータに分解してから,処理を行うニューラルネットワークを 全結合ニューラルネットワーク(Fully connectd neural network) と呼んだりします. 全結合ネットワークの欠点として,画像の空間的な情報が無視されてしまう点が挙げられます.例えば,空間的に近い場所にある画素同士は類似した画素値であったり,何かしらの関係性があるはずです.3次元データを1次元データに分解してから処理を行ってしまうと,こういった空間情報が失われてしまいます. 一方,CNNを用いる場合は,3次元という形状を維持したまま処理を行うため,空間情報を考慮した処理が可能になります.CNNにおける処理では,入力が$(H, W, C)$の3次元形状である場合,畳み込み層およびプーリング層の出力も$(H', W', C')$のように3次元となります(出力のタテ・ヨコ・チャンネルの大きさは変わります).そのため,全結合ニューラルネットワークよりも,画像のような形状を有したデータを適切に処理できる可能性があります.
グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)の医療への応用例 医療への応用の例として、GCNで、急性中毒の高精度診断が可能になっています。 ここでは、ミュンヘン工科大学のHendrik BurwinkelらのArXiv論文 ()の概要を紹介します。 『急性中毒のコンピューター診断支援において、これまでのアプローチでは、正しい診断のための潜在的な価値があるにもかかわらず、報告された症例の年齢や性別などのメタ情報(付加的な情報)は考慮されていませんでした。 Hendrik Burwinkeらは、グラフ畳み込みニューラルネットワークを用い、患者の症状に加えて、年齢層や居住地などのメタ情報をグラフ構造として、効果的に取り込んだネットワーク(ToxNet)を提案しました。 ToxNetを用いたところ、中毒症例の情報から、医師の正解数を上回る精度で、毒素を識別可能となりました。』 詳しくは下記の記事で紹介していますので、興味のある方はご覧頂ければ幸いです。 4.まとめ グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)についてなんとなくイメージがつかめましたでしょうか。 本記事では、さらっと理解できることに重点を置きました。 少しでも本記事で、GCNについて理解が深まったと感じて頂ければ幸いです。