圧倒的な競争相手が現れた場合、それでも勝負を続けるか、あきらめて別の道を探すか。ビジネスやスポーツにはよくある話。人生にもそんな転機があるだろう。 【地図】近鉄、JR東海道線、JR関西本線のそれぞれのルート そんなとき、ちょっと勇気をくれるエピソードが鉄道の歴史にある。近畿日本鉄道の「名阪特急」だ。名古屋と大阪を結ぶ特急列車群を指す。2020年3月には真っ赤な車体の80000系電車「ひのとり」がデビューして、鉄道ファンに鮮烈な印象を与えた。 80000系電車「ひのとり」は、大阪難破~近鉄名古屋間を最短2時間5分で走破する。最高運転速度は時速130キロ。真っ赤な車体に陽光をきらめかせて走る姿は惚れ惚れするほどカッコいい。 私も運行開始直後に乗ってみた。いくつもの駅で各駅停車や急行を待避させ、真ん中の花道を通って追い越していく。最高待遇の列車に乗っているという優越感。鉄道ファンではなくとも心の弾む体験だ。 「ひのとり」は「のぞみ」に勝てる?
75 〒517-0021 三重県鳥羽市安楽島町1075-40 [地図を見る] アクセス :鳥羽駅よりお車にて約8分 駐車場 :有り 13台 無料 先着順 百五銀行鳥羽支店前の坂を上がったところにあるアパートメントの2階部分です。隣は三重県指定重要文化財の金胎寺です。【民泊】 6, 280円〜 (消費税込6, 907円〜) 〒517-0011 三重県鳥羽市鳥羽3-20-39 [地図を見る] アクセス :鳥羽駅より徒歩にて約4分 駐車場 :無し 海の緑に囲まれたたった13室、ゆったりとプライベートな時を過ごす全室離れ露天風呂付きの宿。伊勢神宮まで30分♪ 34, 100円〜 (消費税込37, 510円〜) [お客さまの声(156件)] 4. 94 〒517-0021 三重県鳥羽市安楽島町1075-11 [地図を見る] アクセス :鳥羽駅からお車で約10分。伊勢神宮までお車で約30分。 駐車場 :有り 15台 無料 予約不要 1泊2食付き 夕食・朝食時 アルコール無料飲み放題のオールインクルーシブ。カラオケ・ビリヤード・ダーツ等 10, 728円〜 (消費税込11, 800円〜) [お客さまの声(55件)] 〒517-0021 三重県鳥羽市安楽島町1075-26 [地図を見る] アクセス :鳥羽駅よりお車・タクシーにて約10分 駐車場 :有り 30台 無料 予約不要 全室オーシャンビュー、鳥羽駅から車で5分。天然温泉あります。揚げたて天ぷらや鳥羽の新鮮食材をお楽しみください。 8, 091円〜 (消費税込8, 900円〜) [お客さまの声(334件)] 4. 13 〒517-0015 三重県鳥羽市小浜町288 [地図を見る] アクセス :鳥羽駅下車 送迎有り連絡要 連絡後5分でお迎え可 (15:00~18:00) 駐車場 :有り 20台 無料 KKR宿泊施設は国家公務員共済組合連合会が組合員等の利用を目的として運営しています 8, 910円〜 (消費税込9, 800円〜) [お客さまの声(183件)] 〒517-0021 三重県鳥羽市安楽島町1075 [地図を見る] アクセス :JR/近鉄鳥羽駅①番出口※送迎バス①15:40②16:40(要予約)/伊勢自動車道伊勢西IC→鳥羽二見ライン経由約30分 駐車場 :有り・30台・無料※急こう配にご注意ください◆バイクはフロント横「屋根付き駐車場」へ ≪歴史も海も体験も…鳥羽のアクティブリゾート≫ 伊勢志摩で美食とくつろぎの空間をお楽しみください。 8, 180円〜 (消費税込8, 998円〜) [お客さまの声(471件)] 4.
07 〒517-0015 三重県鳥羽市小浜町城山610 [地図を見る] アクセス :近鉄 鳥羽駅よりシャトルバスで5分 駐車場 :有り 100台 無料 予約不要 高台に位置するエコな貸し別荘でリラックスしてみませんか!友人、家族、と過ごす素敵な時間を提供いたします。 8, 182円〜 (消費税込9, 000円〜) [お客さまの声(46件)] 〒517-0021 三重県鳥羽市安楽島町高山1331 [地図を見る] アクセス :タクシーご利用鳥羽駅より7分(¥2000)、バスご利用鳥羽バスターミナルより小涌円行き緑の村下車(¥290) 駐車場 :有り 8台 無料 予約不要 全室オーシャンビュー!景色と新鮮で豪快な海鮮料理が自慢の温泉宿│当月~翌々月は最大15倍保証&限定クーポン併用OK 16, 000円〜 (消費税込17, 600円〜) [お客さまの声(189件)] 〒517-0021 三重県鳥羽市安楽島町893-1 [地図を見る] アクセス :JR・近鉄「鳥羽駅」より車で10分 / 二見鳥羽ライン 二見料金所より42号線経由 駐車場 :20台 無料 先着順 夕食はお部屋でゆったり♪お部屋から鳥羽湾一望!鳥羽で唯一♪高台にある自然に囲まれた宿。散策コースめだかの学校も好評。 [お客さまの声(718件)] 4. 02 〒517-0011 三重県鳥羽市鳥羽2-12-24 [地図を見る] アクセス :近鉄線またはJR参宮線鳥羽駅下車 近鉄側1番出口より送迎バスで5分/伊勢自動車道伊勢ICより約20分 駐車場 :屋外駐車場有り50台無料 バイク3台先着順(屋根付あり) 鳥羽駅に近く観光拠点に便利なお宿。。リーズナブルに利用できる素泊まり専門のお宿です。 3, 000円〜 (消費税込3, 300円〜) 3. 40 〒517-0011 三重県鳥羽市鳥羽1-13-1 [地図を見る] アクセス :近鉄・JR鳥羽駅下車 駐車場 :有り 60台 先着順 無料 航空券付プラン一覧
国鉄vs東武のガチンコすぎた「日光競争」 さよならE4系「2階建て新幹線MAX」 なぜ2階建て車両は生まれ、消えていくのか
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38 〒517-0011 三重県鳥羽市鳥羽1-22-19 [地図を見る] アクセス :電車:近鉄鳥羽駅より徒歩6分※車:伊勢ICより伊勢二見鳥羽ライン経由約10分 駐車場 :有り 40台 無料 予約不要 【鳥羽駅徒歩2分展望温泉大浴場有】水族館・ミキモトさんコンビニ徒歩5分★飲食店徒歩多数・一人旅歓迎・元網本の老舗宿 4, 000円〜 (消費税込4, 400円〜) [お客さまの声(199件)] 〒517-0011 三重県鳥羽市鳥羽1-10-38 [地図を見る] アクセス :近鉄・JR鳥羽駅より徒歩2分 駐車場 :近隣駐車場ご案内となります。お電話ください。 鳥羽駅から車で3分。全46室・静けさに包まれた旅館。限定クーポンあり 8, 637円〜 (消費税込9, 500円〜) [お客さまの声(676件)] 4. 31 〒517-0011 三重県鳥羽市鳥羽1-23-1 [地図を見る] アクセス :JR近鉄「鳥羽駅」より車で3分。鳥羽駅から無料シャトルバス有。(12:30~18:00の間毎時0分・30分。ご予約不要) 駐車場 :無料 隣接 2016年3月メイン客室棟リニューアル。鳥羽駅から車で約3分。当月~翌々月は最大15倍保証&限定クーポン併用OK 6, 655円〜 (消費税込7, 320円〜) [お客さまの声(752件)] 4. 59 駐車場 :有り 100台 (無料 ・ご予約不要) ●記念旅行にも最適!●パワースポット巡りに最適!●最強パワースポットの「ご朱印」は宿泊者限定!知る人とぞ知る「勝負の神」 [お客さまの声(162件)] 〒517-0021 三重県鳥羽市安楽島町1075-113 [地図を見る] アクセス :近鉄、JR、鳥羽駅より車で8分/近鉄鳥羽駅①出口よりシャトル送迎バス有15時~18時の間、完全予約制) 駐車場 :20台(無料・先着順)※ペット連れのお客様は「ペットプラン」のみ予約可。駐車場よりゲージに入れて下さ 鳥羽湾を望む高台に建つ大型ホテル 屋上にはお天気カメラが設置されテレビで見る「鳥羽の風景」が目の前に 4, 546円〜 (消費税込5, 000円〜) [お客さまの声(934件)] 4. 09 〒517-0021 三重県鳥羽市安楽島町1084 [地図を見る] アクセス :近鉄・JR鳥羽駅より車で10分(無料送迎有・定期運行)/伊勢自動車道 伊勢IC→伊勢二見鳥羽ライン25分 駐車場 :有り 200台 無料 先着順 カーナビ検索は0599-25-5151で 期間限定でお得なクーポン配布中!鳥羽湾一望~全室オーシャンビュー!温かいおもてなしの旅館です!
出力ラベルと正解の差 ノードの誤差を計算 y = y t 43. 自分が情報を伝えた先の 誤差が伝播してくる z = WT 2 yf (az) 44. 自分の影響で上で発生した誤差 45. 重みの勾配を計算 ⾃自分が上に伝えた 情報で発⽣生した誤差 En = yzT = zxT 46. 47. 48. Update parameters 正解t 重みの更新 W1 = W1 W2 = W2 49. -Gradient Descent -Stochastic Gradient Descent -SGD with mini-batch 修正するタイミングの違い 50. の処理まとめ 51. 入力から予測 52. 正解t 誤差と勾配を計算 53. 正解t 勾配方向へ重み更新 54. ちなみにAutoencoder Neural Networkの特殊系 1. 入力と出力の次元が同じ 2. 教師信号が入力そのもの 入力を圧縮※1して復元 ※1 圧縮(隠れ層が入力層より少ない)でなくても,適切に正則化すればうまくいく 55. Autoencoder 56. マルチラベリングのケースに該当 画像の場合,各画素(ユニット)ごとに 明るさ(0. 0:黒, 1. 0:白)を判定するため 57. Autoencoderの学習するもの 58. Denoising Autoencoder add noise denoise 正則化法の一つ,再構築+ノイズの除去 59. 60. Deepになると? many figures from eet/courses/cifarSchool09/ 61. 仕組み的には同じ 隠れ層が増えただけ 62. 問題は初期化 NNのパラメータ 初期値は乱数 多層(Deep)になってもOK? 63. 自然言語処理 ディープラーニング ppt. 乱数だとうまくいかない NNはかなり複雑な変化をする関数なので 悪い局所解にいっちゃう Learning Deep Architectures for AI (2009) 64. NN自体が表現力高いので 上位二層分のNNだけで訓練データを 再現するには事足りちゃう ただしそれは汎化能力なし 過学習 inputのランダムな写像だが, inputの情報は保存している Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks [Bengio+, 2007] 65.
論文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding解説 1. 0 要約 BERTは B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers の略で、TransformerのEncoderを使っているモデル。BERTはラベルのついていない文章から表現を事前学習するように作られたもので、出力層を付け加えるだけで簡単にファインチューニングが可能。 NLPタスク11個でSoTA を達成し、大幅にスコアを塗り替えた。 1. 1 導入 自然言語処理タスクにおいて、精度向上には 言語モデルによる事前学習 が有効である。この言語モデルによる事前学習には「特徴量ベース」と「ファインチューニング」の2つの方法がある。まず、「特徴量ベース」とは 事前学習で得られた表現ベクトルを特徴量の1つとして用いるもの で、タスクごとにアーキテクチャを定義する。 ELMo [Peters, (2018)] がこの例である。また、「ファインチューニング」は 事前学習によって得られたパラメータを重みの初期値として学習させるもの で、タスクごとでパラメータを変える必要があまりない。例として OpenAI GPT [Radford, (2018)] がある。ただし、いずれもある問題がある。それは 事前学習に用いる言語モデルの方向が1方向だけ ということだ。例えば、GPTは左から右の方向にしか学習せず、文章タスクやQ&Aなどの前後の文脈が大事なものでは有効ではない。 そこで、この論文では 「ファインチューニングによる事前学習」に注力 し、精度向上を行なう。具体的には事前学習に以下の2つを用いる。 1. Masked Language Model (= MLM) 2. Next Sentence Prediction (= NSP) それぞれ、 1. 【5分でわかる】ディープラーニングと自然言語処理の関係 ｜AI/人工知能のビジネス活用発信メディア【NISSENデジタルハブ】. MLM: 複数箇所が穴になっている文章のトークン(単語)予測 2. NSP: 2文が渡され、連続した文かどうか判定 この論文のコントリビューションは以下である。 両方向の事前学習の重要性を示す 事前学習によりタスクごとにアーキテクチャを考える必要が減る BERTが11個のNLPタスクにおいてSoTAを達成 1.
66. 2006年,ブレークスルー(Hinton+, 2006) Greedy Layer-wise unsupervised pretraining 67. 層ごとにまずパラメータを更新 層ごとに学習 68. どうやって? Autoencoder!! RBMも [Bengio, 2007] [Hinton, 2006] 69. どうなるの? 良い初期値を 得られるようになりました! Why does Unsupervised Pre-training Help Deep Learning? [Erhan+, 2010] [Bengio+, 2007] なぜpre-trainingが良いのか,諸説あり 70. 手に入れた※1 Neural Network※2 つまり ※1 諸説あり Why does Unsupervised Pre-training Help Deep Learning? [Erhan+, 2010] ※2 stacked autoencoderの場合 71. 72. 訓練データ中の 本質的な情報を捉える 入力を圧縮して復元 73. 圧縮ということは隠れ層は 少なくないといけないの? そうでなくても, 正則化などでうまくいく 74. これは,正確にはdenoising autoencoderの図 75. Stacked Autoencoder 76. このNNの各層を, その層への⼊入⼒力力を再構築するAutoencoder として,事前学習 77. 78. 79. 画像処理のように Deeeeeeepって感じではない Neural Network-based くらいのつもりで 80. Deep Learning for NLP 81. Hello world. My name is Tom. 2 4 MNIST 784 (28 x 28) 28 x 28=??? size Input size............ Image Sentence............ 任意の⻑⾧長さの⽂文を⼊入⼒力力とするには?? 単語(句句や⽂文も)をどうやって表現する?? 82. Input representation............ 83. 言い換えると NLPでNNを使いたい 単語の特徴をうまく捉えた表現の学習 84. 自然言語処理 ディープラーニング図. Keywords Distributed word representation -‐‑‒ convolutional-‐‑‒way -‐‑‒ recursive-‐‑‒way Neural language model phrase, sentence-‐‑‒level 85.
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. 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. ディープラーニングの活用事例4選【ビジネスから学ぶ】｜データサイエンスナビ. 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.