読む順番はかなり前後しています。samples.評価実験では特徴ベクトルは4096次元であらせられる(※評価実験については後述)。eyes”.後の図で「Input(128+34)」と説明されるように、著者らが「prior」とみなした(※「タグ」との整合性もよい?)「cond」を34、残りの128(※「タグ」との対応が不明瞭?)を「noise」ということにして(UIとしては「ランダム」にして)おられますが、これぜんぶで特徴空間を成していると理解してよろしかったでしょうか&しつれいしました。directions).ほぅ。「顔の向き」については後述。)学習に使われた元のデータとしては「year」を問わない状態でも実質的に5000通りくらいしかない(類似画像が多いはず)と思われるものの、そこから「128+34」の特徴に分解し、特徴ごとに微調節しながらなめらかに(5000通りの元の絵をブレンドしたような画像を)生成できるとおっしゃる。...本当でしょうか。それはブレンドの微調節に過ぎないのであって、「27万通りくらいの組み合わせ」と捉えるのは適切ではないのではないかなぁ。conditions.テキタウな絵を2枚選んでステップ数を指定するとパラメータを連続的に変化させてモーフィングできるよ☆たのしいよ。...たのしくなんかないやい!(棒読み)とはいえ、このサービスの本質的なところをよく見せてくれるデモンストレーションにはございます。モーフィングの両端に置く絵が、究極的には40000枚くらいの元の絵なんだと理解し、わたしたちモーフィングの途中の絵をランダムに抜き取って並べて一喜一憂するのだと、たぶんこういうわけです。元の絵を配置した空間を『回転!』させたみたいな空間で端っこに来る絵(もしくはそのようにパラメータを指定して合成された絵)をモーフィングの両端に置くことができる、あくまで主成分分析になぞらえれば「4096」とか「128+34」の主成分で空間(※本件システムのデータセットが成す空間)が表現される...そういう概念的な理解でよろしかったでしょうか&しつれいしました。(※あくまで概念的です。実際の実装に沿った理解ではありません。暗黙に「マップの四隅とも必ず海または山であること」を要求しているよ。2本の対角線のうち1本の両端が「10m」「0m」「-3m」でなければいいんですよぅ。突っ張り棒がないと部屋が縮むんですよ。どこのからくり屋敷?(棒読み)「学習に使ったデータ」(の、いろいろな軸における最大と最小)が「突っ張り棒」なんですよ。収集した範囲での相対的な特徴(※分布⇒分散)を使うのであって、何が特徴たるかを先に決めてかかるわけではないのですよ。エレガントだけどもどかしいよね。減ってる!おぬし「減る」と表現するようではいかんのう。score」は「量」じゃないでしょ。サンプル数(集合の要素数⇒隣接行列の次元)が増えれば組合せがバクハツするんですから当然ですよね。a、bを同種の量とするとき、aがbの何倍かあるいは何分のいくつかに当たるか、という関係をaのbに対する比といい、a:bと書く。shriek「足湯シリエトク」については[3479]を参照。施工主が、自分の希望をいかして建築する新築住宅をさします。間取りや仕様が決まっていたり、建築済みの分譲住宅に対し、オーダーメイドになるため間取りや外観・構造の設計が自由に行えます。設備や材料も希望のものを採用することができます。完成した住宅を見ることができないため、図面などを頼りに完成時を把握する必要があります。住宅展示場ー(↑)って、あるじゃないですかぁ(↓)。(棒読み)さっこんみやこではやる(違)『AIが描いた!』みたいな表現が荒唐無稽だというのはあたりまえとして、「AIが生成した」ということを技術的に正確に(※)理解しないと「創作的寄与」など判断できませんよ、という話題でございました。ハウスメーカーのカタログを見ながら注文する注文住宅の施主に「創作的寄与」を認めるわけがないとはこのことだよ。)このAIでは何を元(学習データ)にしていて全体でどんな出力がなされうるのか(元にしたものから“導け”ないものはゼッタイに出てこない=あらゆる出力は学習データに依拠している=これゼッタイ)ということを確かめるということです。この「全体でどんな出力がなされうるのか」ということを、単に「オプション」の「組合せ」を分母として考えよう、あるいは実質的に無限であるととらえる、そのどちらも適切ではないのではないかと思ったという話題であります。フラクタルなものをどうやって数えるべか(...『べか』!)みたいなことではありませんか。次元の値が整数にならないすごいやつ。説明はWikipediaに完全に丸投げ。深層学習では,検証用データの集合に類似したデータが学習用データの集合に存在するほど正答率の向上が考えられる.我々は学習用データと検証用データの集合間の距離を測定し,距離が近くなれば正答率が向上する良いデータであり,その逆は正答率を低下させる悪いデータであると考えた.この相関関係が明らかにできた場合,DAで拡張した学習用データの良し悪しの判断指標になると考えられる....ええーっ!!(※見解です。ゲームで相手の出方を考慮しながら自分の行動を決める場合,相互の行動によって起こりうる最悪の事態を比較して,その程度が最も軽い行動を選ぶ結果,両者の間にある種の均衡が成立することを明らかにしたもの。非ゼロ和n人ゲームは非協力ゲームと協力ゲームとに分かれる。...非ゼロ和n人ゲーム。エクアドル・アマゾンに住むワオラニ族には、自然のネットワークの特性や生きとし生けるものはコミュニケーションを取っているという発想は当たり前のことだとのこと。そのため、ワオラニ族の言葉の中にも木々と周囲のものとの関係が反映されているそうです。彼らは木々について表現する時に「あのツタに覆われているセイボの木」「黒いキノコと藻が多いセイボの木」という言葉を使い、単なる「セイボの木」という言葉遣いは存在しないのです。個々の「種の名前」が存在せず、周囲の草木との関わりあいなど、生態学的な背景なしに名前を呼ぶことがないので、言語学者はワオラニ族の言葉を翻訳する時に苦労するとのこと。パラメータ「smile」といって-1から1までの(略)ええーっ!!(棒読み)ウェブでは「絵柄」と表示されるパラメータはJSONで見ると「year」と書いてあるように、学習に使われた元の絵の発表年の古いの(-1.5)〜新しいの(1.5)だということです。1.0くらいにしておけば2007年くらいじゃないかしら。いつぞやの問屋がだなぁ(違)。データセットの上で厳密に2007年というのは「0.2くらい」なんですけど、...そうじゃないっ。現在のわたしたちが2007年っぽいと思える絵柄、すなわち2007年には斬新に感じられた絵柄というものは、本件データセットにおいて「1.0くらい」(2007〜2012年、あるいは2012年±2.5年)なんじゃないのと(略)しつれいしました。「あのツタに覆われているセイボの木」「黒いキノコと藻が多いセイボの木」みたいなのが1単語で言えるんですね、わかります。...それに似たことは行政文書やプレスリリースみたいなのを扱う人はみんな(言語によらず)しているとは思うんですけどね。...その発想はなかった!(ありますってば。)・ここでナショナルジオグラフィック日本版をご覧いただきます。世界を見渡すと、左・右などの体を中心とした対比、東・西などの基本的な対比が多くの言語で使われているが、ユプノ語では現地の地形を基準に空間的な関係が表現される。外国から見ればそのように思われるかもしれない「画風」「絵柄」の『ある体系!』というものが(以下略)しつれいしました。サービスの作者らがほとんど考えていないであろう部分を試そうと、「髪の色が茶」「瞳の色が緑」で装飾的な表現はオフに固定(※「リボンは体の一部!」...じゃなくて、髪型の一部だとみなして「ランダム」にする=髪型につられてよきにはからへ!)して多数の画像を生成し、明らかな破綻のない画像のみを選択していき、それなりにバリエーションが集まったと思われた時点で生成を終了します。この「髪の色が茶」「瞳の色が緑」というのが、学習に使われたデータにおいて最もバリエーションに富んでいる部分ではなかろうかという前提です。データセットの中でこの条件を満たすデータがきっといちばん多かったはずだと決めつけながら(棒読み)、システムの挙動がいちばんよくわかる条件のはずだ(サービスにとって最も不利な条件だ)と期待されます。チョコミントですね、わかります。...その発想はなかった!(棒読み)※フレーバーはイメージです。ミントは含まれませんので安心してご賞味ください。(違)画像を生成するときに色のパラメータを指定すると、その色をしていた元の絵から学習された(色に限らない)特徴の重みを上げることになっていませんか。ネギもって踊るひと(※仮名)みたいな青緑色を(「上級モード」で複数の「色」の値を調節して)指定して「ノイズ」を「ランダム」にしても、ぜんぜんちんぷんかんぷんな画像が生成されてきます。あの青緑色というのは一種『予約色!』なので、学習データにはそんな色の絵は入っていないということだ(⇒元の絵から、色という情報も位置や複雑さという情報もまったく区別なく学習している=渾然一体とした状態でモデルを持っている⇒色の条件はそのまま他の条件を変えると色もちょっと変わるし、色を変えるとその他の条件に属すると思われる特徴まで微妙に変わる)と理解しました。distribution:一様分布。すべての事象の起こる確率が等しい現象のモデルである。一様分布とは個体間がほぼ等距離の分布を指す。主成分分析みたいなことをした結果「個体間がほぼ等距離」(ぜんぶ最大に離して配置するような空間にしている)になっているという理解でよろしかったでしょうか&しつれいしました。distribution」)が選ばれ(略)本当でしょうか。※線画で描いて「何色にすればいいですか」みたいなことを“ご託宣!”いただくAIもありましたっけ。)・ウィキペディア「完全グラフ」のイメージですhttps://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%AE%8C%E5%85%A8%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/9b/11-simplex_graph.svg※頂点が128あれば辺は8128あります。頂点が4096あれば辺は8386560あります。(棒読み)辺が8128あるのを中間9ステップ(と両端)という分解能でモーフィングできるとすれば、73152+128=73280...本当でしょうか。そこからざっくり(...『ざっくり』!)34種類にソフトクラスタリングするやうな、仮にハードに分けたとして73280/34≒2155ですぜ。本件AI、「cond」によらない部分としては2155通りくらいのバリエーションしかないのではありませんか。最初のうちランダムで生成を続けながら、「髪型」がなるべく複雑なの(線が多い&「画風」によって線の細かさが大きく変わる&線の形状も複雑)が出てきたところから、パラメータを固定してまいります。directions).とのことですから、顔の形と向きが大幅に異なるものは別々に扱われ、それらが異なるもの同士のブレンドは行なわれないということですね、わかります。(...と理解しました。)・(a)向かって右向き:やーい右手を差し伸べる上からキャラっ。(違)・(b)向かって左向き:やーい友人Bもしくは説明キャラっ。(※恐縮です)・(c)正面向き:やーい証明写真&無帽っ。(...えーっ)http://d.hatena.ne.jp/keyword/%B8%FE%A4%AB%A4%C3%A4%C6%B1%A6顔の向きごとに「a」「b」「c」と分けてから、それぞれを平面上で、あーでもないこーでもないと並べてみて、こんなものかなと思ったところで(※)、置いた位置に応じてコーディングします。「year」だけでは説明できない「絵柄」の「第1主成分!」と「第2主成分!」みたいなもの(2軸)を『視感!』で抽出したようなものですぞ。(棒読み)これをサイコロに頼るのではなくて明示的に調節できないといけませんがな。...その発想がなかった!(あったけど。)※後からぜんぜんうまく収まらないものが出てきたらそのとき考えればよい!(棒読み)だってサイコロを振ったんですから大丈夫ですよね。特定のルールによって定められたコードをつけること。イラストの著作権は放棄していません。(自分で描いたよ!と言わないように)これだね。「高校生が主人公」の本を展示しました。