ハイル @MfRx8s ワイドナショーで紹介されたから、男性⇔女性になれるARカメラアプリ入れてみた。たしかにすげーや。自分にしたら姉貴になった(笑) みぃぶりしょ@実況 @mie_brisho うちのクラブは3試合連続で誤審でノーゴールにされて、そのうちひとつはそれで予選を抜けるチャンスを潰された。それでも勝てばよかったのはわかってるけどやっぱり釈然としないよな。 ぽぽたん@5/28人生最後の移植☆ポケGO @milkyway6767 ワイドナショーみて男顔にしたりするのためしたくてsnapshotっていうアプリいれたらいきなり氏名とか電話番号とかアドレスとかいれさせられて怪しさ満点???? 電話番号はスルーして全部嘘にしてもなんとか登録できたけど。個人情報あれ大丈夫なんかな???? #snapshot ひとみ♡ @hitominn0116 ワイドナショーで紹介してたアプリ、評価がものすごく低いんだけど・・怖いからやーめた。
として活動。2011年に結成された MY FIRST STORY では楽曲、ライブパフォーマンスが話題を呼び、大型フェス出演や海外アーティストとの共演も数多く務めた。 2019年のツアーファイナルは埼玉・さいたまスーパーアリーナ、兵庫・神戸ワールド記念ホールにて初の関東・関西でのアリーナツアーを行い両日チケットは完売となった。 情報:フジテレビ 【Not Sponsored 記事】 モデルプレスアプリならもっとたくさんの写真をみることができます この記事へのコメント(0) この記事に最初のコメントをしよう! 関連リンク 【写真】森進一、マイファスHiroと親子2ショット初披露 【写真】ローラ、城田優、ベッキー、三浦翔平ら集結 ワンオクTakaが豪華すぎる森進一家新年会 【写真】森昌子、ワンオクTakaの反抗期に包丁突きつけ「お前を殺す」…壮絶エピソード明かす 関連記事 モデルプレス 「ニュース」カテゴリーの最新記事 WEBザテレビジョン しらべぇ fumumu
写真拡大 春の番組改編からまもなく1か月。新年度の朝や昼の ワイドショー の新たな顔ぶれを、読者はどう受け止めているのだろうか。 J-CASTニュースでは、各局のワイドショー司会者16人をピックアップし、約2週間にわたって「好きな司会者」「嫌いな司会者」を投票してもらった。「好き」「嫌い」ともに、1位の司会者が2位以降を大きく引き離す結果となった。 「ゴゴスマ」石井アナ、物腰の柔らかさに評価 投票はJ-CASTニュースのサイト上で、2021年4月13日から投票作成サービス「トイダス」を用いて行い、4月30日9時時点の状況を集計。「好きな司会者」「嫌いな司会者」、それぞれ6781票、6357票が集まった。 まず「好きな司会者」から。2位以下を大きく引き離してダントツの1位だったのが、TBS系「ゴゴスマ~GOGO! Smile! ~」のMCを努める 石井亮次 アナウンサー (44)。全体の票の29. 67%(2012票)を獲得した。「ゴゴスマ」はCBCテレビ(名古屋市)の制作。石井アナは東海3県(愛知、岐阜、三重)のローカル番組としてスタートした13年からMCを務めている。毎年のようにネット局を拡大し、21年春から毎日放送(MBS、大阪市)でも放送が始まった。MBSでの放送が決まったことを伝えるJ-CASTニュースの記事には、裏番組の「情報ライブ ミヤネ屋」(日本テレビ系、読売テレビ=ytv制作)の宮根誠司アナウンサー(58)と対比させる形で、石井アナの物腰の柔らかさを評価する声が相次いだ。 2位は「羽鳥慎一モーニングショー」(テレビ朝日)の羽鳥慎一アナウンサー(50)で、12. 11%(821票)を獲得、3~5位は僅差で、3位がNHKの「あさイチ」は博多華丸・大吉の2人が9. 38%(636票)。4位は「スッキリ」(日本テレビ)総合司会の加藤浩次さん(52)、同番組の岩田絵里奈アナウンサー(25)が9. 2%(624票)で並んだ。穏やかなキャラクターの司会者が大半だが、例外が自らの主張を強く押し出すタイプの加藤さんだ。 羽鳥慎一アナ、加藤浩次さんは両方にランクイン 「嫌いな司会者」でも、1位が他を引き離した。「バイキングMORE」(フジテレビ)の坂上忍さん(53)で、19. 95%(1268票)を占めた。坂上さんは番組で取り上げた話題に対して持論を展開することが多く、それをスポーツ紙が取り上げることが多い。例えば4月27日にヤフーに配信された記事は 「坂上忍、コロナ禍の中、東京五輪へと向かう政府を猛批判『その空気のまま選挙になだれ込みたいだけ。一番の害悪』」(スポーツ報知) 「坂上忍『これが本音なんでしょ』 小室さん母の元婚約者『お金の無心を言う者は... 』に」(スポーツニッポン) といった具合で、この日だけで「坂上忍」を見出しに取った記事をスポーツ報知が2本、スポーツニッポンが3本、デイリースポーツが1本配信している。これらの記事には多くのコメントがつくが、発言の注目度と坂上さんに対する好感度は、必ずしも比例しないようだ。 2位は「モーニングショー」(テレビ朝日)の斎藤ちはるアナ(24)で、16.
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. グラフニューラルネットワークのわかりやすい紹介(2/3). 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. 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.
1.グラフニューラルネットワークのわかりやすい紹介(3/3)まとめ ・GNNにAttentionを加えるのは容易でTransformerと同じものを利用可能 ・GNNはグラフ上に存在しグラフ上で動作するディープラーニングにすぎない ・様々な構築手法があるが「近隣集約」と「状態更新」の基本的な手順は同じ 2.GNNの次に来るもの 以下、り「A Friendly Introduction to Graph Neural Networks」の意訳です。元記事の投稿は2020年11月、Kevin Vuさんによる投稿です。 アイキャッチ画像のクレジットはPhoto by NASA on Unsplash グラフニューラルネットワーク(GNN)の次は何が来るのでしょうか?
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