商売などで、相手を信用させるために見せる現金。***キャラが出てきたらご一報下さい。2017/08/21https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcQ5HMD6F8FCUylFLYXSXxSxOxw5EJY3B2sAMf9RDEUGX4AbEsdbzQ「year」が「2009」の学習データにある(※PDFで例示されている)ので「0.5」くらいを指定していればドンピシャな画像(※***先生の絵にしか見えない)がうっかり生成されてくるのではありませんか。(棒読み)しかし、(特定の「先生」に帰属する)ユニークな絵柄がほとんどそのまま出てくるようなことは(確率の低さに頼るのでなく)システマティックに避けているのではありませんか。)・『平均顔!』:絵を書いたひと自身が独創性を主張しない感じ(絵を描いたという労力への対価しか期待していない)・『非平均顔!』:数学的にいえば「外れ値」ではありますが、いえいえいえ、そこに確固たる独創性があるのですよ学習データには『非平均顔!』も含まれているけれど(※そもそも平均というものは、ぜんぶ入れて学習したから定まるもの)、生成するときには『平均顔!』だけにしますよということが実際に保証されるなら、あまり(実際的な)問題は起きてこないのではないですか。(※具体的な疑義があれば個別に争いなさいということです。それが民事でございます。)ひとがじぶんで描く場合と照らしてみましょう。▼だいたいこんな感じ(※「だいたい」に傍点)みたいなふいんき(※画風、絵柄ともいう)を過去の作品に“取材”して、しかし▼じぶんで描く(最初は模写しながら採り入れてじぶんの絵にしていく)というのとだいたい同じこと(※「だいたい」に傍点)に過ぎないと...いえるんでしょうか。(棒読み)なお、「year」は-1.5、-1.0、-0.5、0、0.5、1.0、1.5のどれかに固定すると「絵柄」が(合成に失敗した感じにならず特定の年代にありがちな絵柄に)はっきりする傾向がないでしょうか。いえ、0.6、0.9、1.2、1.5のほうが『ピーク感!』があるような気もしてきます。「AIを使えば誰でも○○!」みたいにいわれるのはかなりアレだと(略)あなたが描いた絵を20枚くらい入れると「ポートフォリオを採点」(※個々の絵の出来不出来ではなく、あなたの構想力やバランスのとりかたのようなものを採点)ですとか、購入履歴や読書履歴(の表紙画像)から推薦するですとか、そういう用途が期待されるのではないんですかねぇ。ゲームをつくるあなたの都合でなく、プレーヤーが「こんな駅にしたいんだけど」とめいめいにおっしゃる(※情報検索でいう検索要求ですね)、それをどのくらいカヴァーできているか(※F値ですね)を概数でいいから比率でとらえなさいよということです。だいたいそんなようなことを見ていこうと思います。・(2017年8月18日)https://arxiv.org/abs/1708.05509PDFの本文中を行ったり来たりしながら読みます。faces.証明写真の自動トリミングのやうだとはこのことだよ。(※入力される画像は顔の画像であるという前提で処理をする、の意。1.5x....ちょっとなんだかなぁなんだよね。years.たったいま「2009年は0.5」みたいに早合点しておいて早速ではございますが、まったく日付順に並べて、その順番を-1.5から+1.5にマップしているとかってあるんですかねぇ。するとえらく指定しづらいと思うんですけれど、ブラウザのバーでは0.1刻みで調節させられるんですよねぇ。images.42000枚のうち4%すなわち1680枚くらいはなかったことにしたと、こういうわけです。(棒読み)40000くらいしか元の絵はなく、そこに表現の重複がかなりあるだろうといって仮には1/23くらい(?)で5000になるでしょうか。(※あくまで概算です。)※▼キャラクターが人間じゃないとか▼顔を隠してる「謎の人物」(という登場人物)だとか、▼3人くらいくっついて「取り巻き3人衆」みたいなことですか。(棒読み)つまり5000、つごう5000ほど、色の塗り替えや表情などは数えず純粋に人物の表現や「画風」のバリエーションだけを数えたとすると、わずか(※「わずか」に傍点)5000通りくらいしかないのではありませんか。「year」は7くらいの分解能で考えることができるようですから、「year」を指定すればもう(※「もう」に傍点)700通りくらいしかないのではありませんか。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って、本当に『注文住宅』なんでしょうかねぇ。attributesそれではもはや、いつかどこかで雑誌の付録についてくる『漫画がうまくなる定規!』(※仮名)でしょ。part」とされるしかないようすがうかがえます。※主成分分析になぞらえて簡易な理解を試みれば、「タグ」を主成分分析にかけて固有値が1以上のやつ(!)を採ることにしたら、上から34個まで採ることになったよみたいなことです。...たぶん!!...えっ。task.ええーっ...。ま、いかにも人手で付けたときに付きそうなやつ(!)を推定してみせるということですから、やはり言葉にしにくい特徴は無視される方向にあると思ってよろしかったでしょうか&しつれいしました。labelそういうオプションだし&そういう並べかただし...うーん。「タグ」の推定結果が「ラベル」で、これも34種類なんですね。(しばらくお待ちください。)...えーっ!(棒読み)「タグ」って、そういうことなんですか。「weapon」とかって、すんごく大きな特徴(複数の特徴量)を“よく束ねる”(要約する)ナイスなタグじゃありませんか。(※あくまで私見です。)サービスの作者らのアルゴリズム(※)の都合上、属性は排他的でなければいけないというのはそっち都合でしょ(...『そっち都合』!!)本来は「weapon」みたいなタグと連動する特徴量もうまくコントロールできるようにしないと役立たずでしょ。(※感じかたには個人差があります。)※ディープラーニングのチェーンだけでなく、データセットを用意するところからウェブサービスでデモンストレーションするところまでぜんぶの工程を総称しています。パスポートなどを想定しており、通常は1枚1枚手作業で行うトリミングと画像補正を自動化し、コストダウンと作成時間の短縮を可能にする。企業が「顔写真付きの社員証」をつくるシステム一式みたいなのも新しくしないといけないんですね、わかります。NECは、このソリューションの効果を実証するため、同社の社員証の更改時期にあたる2006年4月より、3万人に及ぶ全社員へこのソリューションを導入する。このくらいの時期のシステムがそろそろですか。(棒読み)システムには目的がないとだよね。要素技術のデモンストレーションだけで終わっていたらいかんですばい。