さち家さんには大変お世話になりました。帰り際に旅の無事を願って飴玉を頂く。動き回りたい人間だから何度もお出掛けしたけどその度笑顔で見送ってくださって温かいお宿でした。 道後温泉 湯の宿 さち家 宿・ホテル 2名1室合計 19, 800 円~ ここで大誤算!今日は松山城に行きたくて朝イチの9:19発坊っちゃん列車のチケットを買うつもりだったんですが8:30発売開始で20分ぐらいに行けばいいだろうとお部屋でのんびりニュースを見てから向かったら販売所に結構な列が…! しかもコロナ対策で一度に18人しか乗れないらしく制限超えたら次の列車が1時間後…めっちゃハラハラしました。いやー、朝本館で30分以上待ちぼうけしてたから舐めちゃったんだよね。 市内電車も乗るの初めてなのでどきどきして乗り方の参考にするためにこの写真撮りました。 因みに大きな荷物は猛ダッシュで本日のお宿道後ややさんにお預けしてあります。ありがたい。 購入したチケットはこちら。松山城らくトクセット券。 坊っちゃん列車1回と松山城天守閣とリフト往復と庭園代が入って1900円。計算すると少しお安くなるもよう。ただ半券コレクターとして思うのはチケットもぎられてしまうので天守閣とか個別に買った方が記念に残って良かったかな? 無事13番目の切符を入手して松山市駅に向かいます。坊っちゃん列車の内部。つやつや。 初乗り800円という結構なお値段ですが、雰囲気を味わえて良いです。 運行している最中も車掌さんが顔を出してプチ情報を教えてくれます。 大街道で一時停車したり。 松山市駅に着いたよ!坊っちゃんと市内電車と大観覧車くるりんのスリーショット。 これも見どころのひとつなんですが、また道後温泉に向かう為にジャッキで車体を持ち上げて人力で方向転換します。 伊予鉄髙島屋屋上にある大観覧車くるりん。坊っちゃん列車の切符を持っている人は一回無料で乗れるというので来てみました。開催中の北海道フェアには目もくれず、屋上へ早足。今日も私は忙しい。 大観覧車くるりん 乗り物 人生初の一人観覧車。さみしくないといったら嘘だけれど松山城がちんまり見えます。誰もいないのをいいことに好きな音楽流したり。 今回らくトクセット券のおかげで乗りましたが、次はいいかな、うん。 さあさあ余韻もほどほどに次は松山城へ向かいます。実は市内電車って憧れだったんだよね。修学旅行で長崎に行った時に見たことはあるけど乗ったのは多分初。後ろ乗り前降り、料金も均一170円で非常に分かりやすい。好きだ!
先日、DUSKINさんにお願いして 初のエアコン掃除をしてもらった。 その流れで、お風呂の掃除もお願いしたいな~、とパンフレット見せてもらうと 高っ! ホームクリーニングって、こんなに高いの? 個人的には、お風呂場とキッチンを一度プロにしてもらいたくて そしたら、きれいの基準がわかるかな、と思ったのだ。 しかし、エアコンのクリーニングも想像より高かったので、今回は断念した。 お風呂場とキッチンは広いから、まぁ、わかる。 でも、トイレ? トイレって、狭いし、掃除なんて簡単じゃない? それなのにこんなに高いの? どこを掃除するの? 別府・鉄輪 神丘温泉 豊山荘 クチコミ・感想・情報【楽天トラベル】. トイレ掃除については疑問だらけだったのだ。 昨日、突然、掃除スイッチが入って 夕方、いそいそとトイレ掃除をした。 ふと、ウォシュレットを外して掃除したいなと思った。 外せるのかな? ネットで調べると、脇にボタンみたいなのがあるから、外せるよ、とあった。 ポチっと押した。 いとも簡単にガバッと外れた! そして、そこには、 見たこともない地獄絵図のような世界が展開されていた。 汚れが埃ならばお見せしたいところだが トイレの便座下の汚れなんて 排泄物である。 いくらなんでも、見せられないし 衝撃すぎて、 日本中の主婦たちに 今すぐウォシュレットを外して掃除したほうがよい! と叫びたい気分であった。 トイレ用シートで拭いて、拭き取れる部分もあれば、長年(建ててから15年以上一度も掃除してないと思う)経過してるために固まってしまってる部分もある。 動揺して、クレンザーとか使ったが全くとれず クエン酸水を作って吹きかけ そこに重曹をふりかけて放置してみた。 ここの部分である。写真はもちろん掃除後。 でも、正直ここは、かわいいものだ。 ビフォーは悲惨だったけど、フラットだから掃除しやすい。 問題は、ウォシュレット側の裏である。 なんと、そこには、汚れにまみれて掃除方法についての説明書が書いてあった。 これも掃除後。汚れのひどいところにクエン酸パック中。 ということは? これを外して掃除するのは当たり前ってことなの? まぁ、ウォシュレットだけ購入するということもあるしね。 後から購入の方なら、掃除するのは当たり前かも。 そして、またまたびっくりしたことに そこには簡単に取り外せる 脱臭フィルターなるものがあったのだ! 掃除後のフィルター 外した時は、埃やらなんやらわからない 謎の汚れがびっしりついており 脱臭の効果なのど期待できない状態だった!
2021. 06. 03 子どもと一緒の旅行、嬉しいことや楽しいことも多いけれど、子どもにとって移動は退屈でつまらないもの。だからこそ、予想外に楽しく過ごすと大喜び!リラックスして行き帰りのドライブを楽しんでみませんか? 42歳でプロポーズされたのは沖縄のパワースポット効果!?【晩婚さん体験談】 | さかいもゆるの 教えて、晩婚さん！ | mi-mollet（ミモレ） | 明日の私へ、小さな一歩！. そこで今回は、子連れ旅行を楽しむコツを、プロに教えてもらいました。移動の車中やもちろん、観光時や帰路の一工夫も。これをチェックすれば、きっとハッピーな子連れ旅行になるはず♪ご家族で素敵な思い出を作ってくださいね。 ※この記事は2021年5月13日時点での情報です。掲載情報は変更の可能性があります。日々状況が変化しておりますので、事前に各施設・店舗へ最新の情報をお問い合わせください。 記事配信:じゃらんニュース 夏の車内の温度上昇にご用心。ひんやりグッズや休憩でしのごう。 窓に付けるシェードや、保冷グッズを活用するほか、休憩でしばらく駐車する際は、チャイルドシートの金具部分が熱くならないよう、バスタオルや専用カバーをかけておくと良い。 「まだ大丈夫~」と言われてもトイレ休憩はこまめに取ろう。 子どもが眠ってしまった場合など、途中で降りたがらないこともあるので、「○○があるよ!」とSA・PAや道の駅の魅力で誘い出そう。おむつ替えしやすい場所までチェックしておくと完璧! 進化系SA(サービスエリア)・PA(パーキングエリア)や道の駅は立派な立ち寄りスポットの一つ。 最近のSA・PAや道の駅は単なるトイレ休憩スポットにあらず。場所によっては、ミニ動物園や観覧車、温泉や宿泊施設も備え、十分目的地になり得るところも。せっかくなので、施設が充実したところを選んで立ち寄ってみるのもおすすめ。 暇つぶしグッズがあれば大人も子どもも快適ドライブ♪ しりとりもなぞなぞも飽きた!という時は、景色を見ながら「赤い車探し」「三角の看板探し」といった即席ゲームをしたり、この日初披露の絵本やおもちゃを持参して気を紛らわせたりするのも手。親子でドライブ時間を満喫しよう。 車を乗り降りするたびに手洗いや消毒を忘れずに! トイレ休憩など、不特定多数の人が出入りする場所に立ち寄るたびに、アルコール消毒や手洗いをしっかりしておこう。意外と車の中でも食べたり飲んだりするので気をつけて。 トイレはどこ?目印は何?現地に着いたら、まず地図を確認。 テーマパークなどに到着したら、場内マップを確認して、トイレやはぐれた時の集合場所を確認しておこう。特に小学生は一人で動ける範囲も広がり迷子になりやすいので、印を付けたマップをポケットに持たせるのも一案。 イベントの時間をチェックしてマイペースに密を避けよう。 旅の行程を考える時と同様、観光地やレジャー施設においても欲張らず、ゆとりを持って見たいものを取捨選択。時間が決まっているものを優先させて回り方を考えよう。 親だって体力に限界があるから…。「だっこ~」に備えて持って行こう。 普段は自分で歩く幼児も、旅先での「だっこ〜」はよくある話。そんな時、もう卒業した抱っこひもを準備しておいたり、手軽なウエストバッグ型の抱っこひもを買っておくと便利。もちろん施設のベビーカー貸出も活用して。 遊び始めると夢中になっちゃう。熱中症や日焼け対策は事前に。 朝は涼しくても日中どんどん気温が上昇。子どもは遊びを中断されるのは嫌がるので、自宅や宿を出る前に日焼け止めや帽子、水分などの対策を。ひんやりグッズの活用も◎。 レジャー施設や飲食店でも感染症対策を忘れずに!
本当はつらい人生だったんじゃない? そんなふうに思っていたのですが、偶然持っていた荷物の中に、雪絵ちゃんがつくった詩がありました。 * * * 誕生日 私、今日うまれたの。 一分一秒の狂いもなく、今日誕生しました。 少しでもずれていたら、今頃健康だったかもしれない。 今の人生を送るには、一分一秒のくるいもなく 生まれてこなければいけなかったの。 結構これって難しいんだよ。 一二月二八日、私の大好きで、大切で、しあわせな日。 今日生まれてきて大成功! 「すのう」に生まれてきて、これもまた大成功!
ここで福島地酒の「田村」1合 これ、けっこうよかったなあ。1100円だっけかな。 さて、 びっくりメニューとなった強肴 牛ヒレ焼カツレツのデミグラスソース ホワイトアスパラガス、スナックエンドウ、ベビーリーフ、クレソンピューレにトマトソース 一瞬、びっくり 和食コースでカツレツ出てきた! しかも、デミグラスにクレソンピューレにトマトソースってさ、三種類もソースぶっかけて でね、 カツレツの中はおいしい牛にチーズも挟まっているわけ!! それがまた、ワンダーランド的なおいしさ カツレツ自体の大きさは、コンビニのメンチとかの大きさなんで、最後にカツですかあ~、みたいなことにはならないで、ちゃっと胃袋に収まりますけど 和食の達人、いやあ、面白いことする で、おいしい、最後、スープにパンもよかったな でもやっぱりご飯ですね 福島のこしひかりもおいしいですよ フキ味噌つき 芋がらの味噌汁には、こごみと豆腐も デザートがまた、和食職人なのにおしゃれに クレームブリュレ、ドラゴンフルーツ、イチゴ しっかり、腕のいい、和食職人さんで 面白く、 あれもこれもちょっとずつ、全部乗せちゃえ~とサービス精神旺盛 で意表も付いてくるし、なかなか楽しい、おいしい食事でした。 ご馳走様で爆睡です あと、朝食のことも書くか、、、
有名レストランで使われている、実家のサーモン 調理場で魚をさばく父。あまり家業に詳しくない私でも、この姿は小さい頃から印象に残っています 「うちの魚は 音羽和紀シェフ(※)の『オトワレストラン』 や、 『ザ・リッツ・カールトン日光』 の食材として使ってもらってるんだけど、結構すごいことなんだよ?」 ※JR東日本の豪華寝台列車「四季島」などでも腕をふるう、日本のすごいシェフの方 「よくウチの魚を使ってもらっているレストランに連れて行ってくれてたよね。味はもちろん、店の雰囲気も高級感あったなあ……」 オリジナルブランドである「大滝日光サーモン」は魚の身質にこだわり、フレンチやイタリアンで生食として調理してもクセの少ない味わいになるように、手間隙かけて育てられているんだそう 「たしかに美味しそう! めちゃくちゃ鮮やかなオレンジ色……」 「でも、どうして有名店で使ってもらえるようになったか、気になってた」 「魚の質には元々自信があったけど、最近は特に注力してきたからかな。今は安く量を供給すれば儲かる時代じゃない。だから、ウチは 質の良さを分かってくれるお客さんに、正当な価格で買ってもらうことを大事にしてる んだよ」 「質の良さをわかってくれるお客さんが、腕のある有名シェフってことだね。でも、魚の質を上げるって具体的にはどうやるの?」 「この場所の水質や自然環境も大事だけど、餌を改良したのが大きかったかな。 魚の餌にワインの絞りかすを入れる と、身質の改善に効果があるという情報を仕入れて、やってみようと思ったんだ。それが20年くらい前かな」 「そんなに前から……! ?」 「そうそう。釣り堀のお客さんたちにも、改良した餌を与えた魚とこれまでの魚を食べ比べてもらったら、大多数が前者のほうが美味しいと言ってくれて。それ以降もずっと餌を改良し続けて、今に到るね」 「いいものをつくるための企業努力だ。改めて、私ってそんな家で育ったんだなとびっくりしてる。すごい」 「いまさら何を言ってるんだか(笑)。その呑気さは俺じゃなくてお母さん譲りだよな。だんごさんもそう思いません?」 「すごく返事が難しいんですが、きっとそうですね! (としか言えない)」 「呑気すぎてすみません……」 フリーランスになった娘が、悩んでいること 「なんか、改めてお父さんは経営者なんだなって実感してる。私もフリーランスとして色々悩んでることはあって、相談してもいい?」 「珍しいじゃん(笑)。まあいいけどね」 「あんまり正面からちゃんと話をするの、恥ずかしいから(笑)。……あの、私もフリーランスになって、 やりたい仕事を自分で取りに行くことはそんなに簡単じゃない なと思ってて。でもお父さんは、憧れの人との仕事をちゃんと掴んでいる風に見えるんだよね」 「まぁさ、仕事ってのはだいたいやりたいことばっかりはできないもんだよ。でも 思いついたアイデアを『こうしたらいいんじゃないか』って、自然と周りの人に話してる かもしれないな。そうすると、『じゃあ一緒に商品開発をやろう』と声をかけてもらったり、イベントに呼んでもらったりもするしね」 「なるほど。そこから関係性を築いていくんだ。アイデアを出すためにインプットはどうしてる?
2019/10/9 News, ディープラーニング, 自然言語処理 自然言語処理が注目されている。いよいよコンピュータ言語を使わず、コンピュータに指示を出せるようになるのか。それにはディープラーニングの技術が欠かせない。 Facebookで記事をシェアする Twitterで記事をシェアする RSSで記事を購読する はてなブックマークに追加 Pokcetに保存する コンピュータが人の言語を理解する時代に突入して久しい。コンピュータと会話をしたり、自分が書いた文章をコンピュータに解読してもらったりしたことがある人は少なくないはずだ。 これを可能にしたのは、自然言語処理という技術だ。 しかしコンピュータはまだ、流暢な会話能力や正確な文章解読能力を持てていない。それは自然言語処理の技術が完璧ではないからである。 流暢で完璧な自然言語処理を行うには、AI(人工知能)の領域で使われているディープラーニングの技術を使う必要がある。 ところがこのディープラーニングも発展途上にある。 この記事では、流暢で完璧な自然言語処理をつくりあげるために、なぜディープラーニングが必要なのかを解説したうえで、ディープラーニング開発の現状を概観する。 続きを読む シェア 役にたったらいいね! してください NISSENデジタルハブは、法人向けにA. Iの活用事例やデータ分析活用事例などの情報を提供しております。
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. 自然言語処理 ディープラーニング種類. 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. Keywords Distributed word representation -‐‑‒ convolutional-‐‑‒way -‐‑‒ recursive-‐‑‒way Neural language model phrase, sentence-‐‑‒level 85.
機械翻訳と比べて 小さなタスクにおいても大きいモデルを使うと精度も上がる 。 2. 下流タスクが小さくてもファインチューニングすることで事前学習が大きいため高い精度 を出せる。 1. 3 BERTを用いた特徴量ベースの手法 この論文を通して示した結果は、事前学習したモデルに識別器をのせて学習し直す ファインチューニング によるものである。ここではファインチューニングの代わりに BERTに特徴量ベースの手法を適用 する。 データセットに固有表現抽出タスクであるCoNLL-2003 [Sang, T. (2003)] を用いた。 特徴量ベースの$\mathrm{BERT_{BASE}}$はファインチューニングの$\mathrm{BERT_{BASE}}$と比べF1スコア0. 3しか変わらず、このことから BERTはファインチューニングおよび特徴量ベースいずれの手法でも効果を発揮する ことがわかる。 1. 6 結論 これまでに言語モデルによる転移学習を使うことで層の浅いモデルの精度が向上することがわかっていたが、この論文ではさらに 両方向性を持ったより深いモデル(=BERT)においても転移学習が使える ことを示した。深いモデルを使えるが故に、さらに多くの自然言語理解タスクに対して応用が可能である。 2. まとめと所感 BERTは基本的に「TransformerのEncoder + MLM&NSP事前学習 + 長文データセット」という風に思えますね。BERTをきっかけに自然言語処理は加速度を増して発展しています。BERTについてさらに理解を深めたい場合はぜひ論文をあたってみてください! ツイッター @omiita_atiimo もぜひ! 自然言語処理 ディープラーニング図. 3. 参考 原論文。 GLUE: A MULTI-TASK BENCHMARK AND ANALYSIS PLATFORM FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING, Wang, A. (2019) GLUEベンチマークの論文。 The feature of bidirection #83 [GitHub] BERTの両方向性はTransformers由来のもので単純にSelf-Attentionで実現されている、ということを教えてくれているissue。 BERT Explained! [YouTube] BERTの解説動画。簡潔にまとまっていて分かりやすい。 [BERT] Pretranied Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (algorithm) | TDLS [YouTube] BERT論文について詳解してくれている動画。 Why not register and get more from Qiita?
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. 自然言語処理（NLP）とは？具体例と８つの課題＆解決策. Masked Language Model (= MLM) 2. Next Sentence Prediction (= NSP) それぞれ、 1. 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.