そこでわたしはこの課題に取り組むための準備として、答えがすでに得られている類似の問題に当たってみた。そうすることで勘を養い、腕を磨き、さまざまな道具一式を手に入れた。しかしそうして集めた道具のどれを使えばうまくいくのか、どのルートで問題に…
（大審問官はキリストを、）慈愛という実現不可能なモラルがかならずやマゾヒズムと屈辱の世界を招来するということを理解しなかったといって批難しているのである。
歴史を学べば、私たちはあちらへ、こちらへと顔を向け、祖先には想像できなかった可能性や祖先が私たちに想像してほしくなかった可能性に気づき始めることができる。
ここに立つと女はみな 同じ鍵穴のついた空室になる 値ぶみするような 男の視線に まともにぶつかり 私は表札のない空室になる
苦痛にのたうち回り、やっと痛みが引き、放心状態で空を眺めている時に、堕落すらも神の鎮座する足元に至る進化の過程だという事をそっと教えてくれる。
ITが発達しIPS細胞技術がすすんでも、まるでひきかえのように失っているものがある。＜人間の内面への切実な関心＞がそれであり、＜貧者と弱者への共感＞がそれだ。まず足元の流砂をじっと見つめるほかない。
結局、ドストエフスキーは、われわれが中途半端にしか掘り下げる勇気のないものを、とことんまで突きつめた人間なのではないだろうか。
世の中に信用に足る現実が何もない以上、せめては自分という一個人が生きて、目の当たりにする現実を現実と信じ、これを書き残すことが為すべき務めなのかもしれない、と木山は考え始めていた。
ウィルス学者たちはウィルスとは何かを正確にわかっているわけではないと認めているが、そのウィルスの名において、人間たちがどのように生きるべきかを決定するつもりでいる。
数、空間、時間という自然の要素は、なかなか人間を寄せ付けないだけでなく、人間が手を加えたり、修正したりすることを許しません。人間にできることは、たかだか、お互いに力を合わせて、この自然の要素にできるだけ近づいて、その間に存在する厳然たる法…
最善説の是非は、ぼくたちがひとつの現実に閉じ込められているかぎり、原理的に答えることができない。 ... この世界に「まちがい」はあるのか。あると思うひともいれば、ないと思うひともいるだろう。それはともに正しいと言うほかない。むしろ重要なのは、…
最後の大決勝戦で世界の人口は半分になるかも知れないが、世界は政治的に一つになる。これは大きく見ると建設的であります。
この世を去るのは、生まれ出てくるときと同じ。 時が満ちるのを待つしかない。
自分自身の一部を本気で捨て去れば、その分、まったくもって新しい何かが取り込まれる。
私たちが特定の秩序を信じるのは、それが客観的に正しいからではなく、それを信じれば効果的に協力して、よりよい社会を作り出せるからだ。 矛盾する信念や価値観を持てなかったとしたら、人類の文化を打ち立てて維持することはおそらく不可能だっただろう。…
完全失業率と自殺率の相関を調査。 相関係数0.9024で高い正の相関がみられる。 データ出典[1,2] 自殺率の推移は以下。 [3]によると、"令和2年1－11月の累計自殺者数（19,101人：速報値）は、対前年比426人（約2.3％）増” [1]完全失業率： https://www.stat.g…
（江川卓 訳、新潮文庫） 今人間が生を愛するのは、苦痛と恐怖を愛するからなんです。そういうふうに作られてもいる。
（田村俶 訳、新潮社） 政治の場の最も暗い地域で、死刑囚は国王と対称的で逆の形象を描くのである。（p.35）
今年2月ごろから始めた論文斜め読みが千本を超えたので、リストを掲載。 分野は、物体認識、Deep Learningの軽量化、Neural Architecture Searchがメイン。 適当な掲載方法が見つからず体裁が悪いのだが、とりあえず上げておく。 Year Affiliation Title Cat…
https://arxiv.org/pdf/1907.11394.pdf 分類 Semantic Segmentation 関連研究 ・従来のreal-time SSは、軽量base-net＋Encoder-Decoderが主流で、精度はDecoderに主に依存していた。 ・画素ごとの難易度の違いが課題。Focal lossが1つの解。合成画像を使った…
https://arxiv.org/pdf/1905.06937.pdf 分類 Object Detection, Autonomous Driving 特徴 ・単眼画像からBEV(Bird's Eye View)を推定し、first-person viewとBEVの両方に基づく自動制御を行う。 ・ROI Alignを用いた2D検出結果からの3D Bounding Box推定。 …
https://arxiv.org/pdf/1907.06038.pdf 分類 Object Detection 特徴 ・単眼画像だけから3D物体(Bounding Box)検出。 ・2D,3D Bounding Boxを同時に1つのNNで推定。 これらを13パラメータで表現。 ・Depth-aware Convolution デプスを用いる代わりに画像を32…
https://arxiv.org/pdf/1902.08913.pdf 分類 Object Detection 特徴 ・物体検出用ネットワークSSDを、RGBとLiDARのFusion用に改良。 ・霧・雪対策として、GANの前処理、少数の悪天候下ラベル付き画像からの学習。 ネットワーク構造 ・LiDAR,RGB2系統のSSDを…
https://arxiv.org/pdf/1906.12340.pdf 分類 Adversarial Defences 特徴 ・教師なし学習による、adversarial examples, label corruptionへのロバスト性改善。 アルゴリズム ・PGD training[1]の改良。 ↓ ・ 入力画像に0°, 90°,180°, and 270の回転を与える…
分類 Neural Architecture Search 特徴 ・構造探索の圧倒的な高速性。 アルゴリズム 探索空間を動的にpruningする。 探索空間はDARTSと同じで、全結合DAGによるnormal/reduction cellの組み合わせ。 EMアルゴリズムライクにSGDで探索。 エッジを表すone-hot …
分類 Model Scaling 特徴 ・精度低下を最小に抑える構造のパラメータ（width, depth, resolution）調整のバランシング（Compound Scaling）。 ネットワーク構造 MnasNet[1]で構築されたベースネットは以下。 [1]Tan, M., Chen, B., Pang, R., Vasudevan, V.,…
分類 Sematic Segmentation 特徴 ・DenseNetの構造を応用。 ・adaptive aggregation（入力の1/8の解像度にそろえてconcat） ネットワーク構造 adaptive aggregationの模式図 性能 ・PASCAL VOC 2012のmIoUで、DeepLabv3+を超える。 ・パラメータ数は113.1M。…
分類 Sematic Segmentation 特徴 ・精度と速度のトレードオフの解消を目的とし、以下4つの要素から構成される。 ・Spatial Path：3層のConvだけ（解像度1/8）で局所特徴抽出。 ・Context Path：Xception＋global average poolingで大域情報を抽出。 ・Attent…
https://arxiv.org/pdf/1905.05055.pdf 特徴 ・90年代からの物体検出技術のサーベイ。ほぼDeep Learningの内容。 ・データセットが網羅的にまとめられている。 ・軽量化・高速化の手法についても詳しく書かれている。 ・要素技術ごとにロードマップが作られ…
https://arxiv.org/pdf/1905.04919.pdf 分類 Neural Architecture Search (NAS) 特徴 ・One-Shot手法の2つの課題 １．前後レイヤ間の依存性が考慮されていなかった ２．ノードの重みに基づく消去（pruning）は根拠が乏しい ・これらへの対策として、hierarch…
