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田村 明子 (たむら あきこ、 1962年 - )は、 日本 の 翻訳家 、 ノンフィクションライター 。 岩手県 盛岡市 出身。 1977年に アメリカ へ留学し、 高校 、 美術大学 を卒業する。 ニューヨーク の マクミラン出版社 勤務を経て 1991年 、 読売 「女性ヒューマン・ドキュメンタリー大賞」に「オークウッドの丘の上」で入選 [1] 。 1993年 から フィギュアスケート の取材を始め、 長野オリンピック では運営委員を担当。 ニューヨーク を拠点に活動している [2] 。 「挑戦者たち―男子フィギュアスケート 平昌五輪 を超えて―」で 2018年 度 ミズノスポーツライター賞 優秀賞。 著書一覧 [ 編集] いのち抱きしめて( 文芸社 、2003年) 知的な英語、好かれる英語( NHK出版 、2004年) 氷上の光と影 知られざるフィギュアスケート ( 新潮社 、2007年) ニューヨークは美味しい! ( 角川書店 、2008年) 英語がうまくなる人、ならない人(NHK出版、2008年) 氷上の美しき戦士たち( 新書館 、2009年) パーフェクトプログラム 日本フィギュアスケート史上最大の挑戦 (新潮社、2010年) よくわかるフィギュアスケート(新書館、2011年) 氷上の舞 煌めくアイスダンサーたち (新書館、2012年) 女を上げる英会話( 青春出版社 、2013年) 銀盤の軌跡 フィギュアスケート日本ソチ五輪への道 (新潮社、2014年) ガリバー旅行記の作家はなぜ狂死とされたのか? ジョナサン・スウィフト没後270年の歴史に学ぶ (明窓出版、2014年) 聞き上手の英会話 英語がニガテでもうまくいく! フィギュアスケート 2020-2021 シーズン総集編 決意の銀盤。 - Number PLUS MAY 2021 VOL.10 SPECIAL EDITION - Number Web - ナンバー. ( 中経出版 、2015年) ニューヨーカーに学ぶ 軽く見られない英語( 朝日新書 、2017年) 挑戦者たち 男子フィギュアスケート平昌五輪を超えて (新潮社、2018年) ガリバー旅行記 三百年目の真実(明窓出版、2020年) 翻訳 [ 編集] ぼくの欲しかったもの( ケン・サイマン ) ユナボマー 爆弾魔の狂気 FBI史上最長十八年間、全米を恐怖に陥れた男(「 タイム 」誌編集記者) ルールズ 理想の男性と結婚するための35の法則( エレン・ファイン 、 シェリー・シュナイダー ) ルールズ2 さらに愛されるための33の法則(エレン・ファイン、シェリー・シュナイダー) あなたの大切な人が拒食症になったら( ペギー・クロード=ピエール ) 知っていそうで知らなかったクレオパトラ( マイケル・フォス ) ガラクタ捨てれば自分が見える 風水整理術入門 ( カレン・キングストン ) わがままな恋のルール( エリザベス・ワーツェル ) 新ルールズ 幸せな愛と結婚のための法則(エレン・ファイン、シェリー・シュナイダー) ルールズ オンライン・デート編(エレン・ファイン、シェリー・シュナイダー) セレブなエチケット講座( エチケットガールズ ) セカンド・アクト いまから本当の人生が始まる!
――第六十二回メフィスト賞受賞作『法廷遊戯』。メフィスト賞に、また新たな才能が登場しました! 読めば読むほど傑作に間違いないという思いが強くなりまして……多くの小説に造詣の深い書店員の皆様にお読みいただく、刊行前座談会を企画いたしました。お集まりいただきありがとうございます! 挑戦者たち 男子フィギュアスケート平昌五輪を超えて - 実用 田村明子：電子書籍試し読み無料 - BOOK☆WALKER -. 内田 剛(以降、内) よろしくお願いします。僕は、『法廷遊戯』というタイトルを一目見て、法廷ミステリーというジャンルに詳しい宇田川さんがまずどう読まれたのか、気になっていました。 宇田川拓也(以降、宇) ありがとうございます。詳しい、というわけではないですが、たしかに大好きです。 ――いかがでしたか? 宇 素晴らしい、じつに見事な作品でしたね。法廷物のとっつきにくさの原因の一つに、メインとなる法廷シーンのやり取りや手続きの描写がどうしても専門的かつ単調になってしまう、ということがあるんです。その点、『法廷遊戯』は、個々のエピソードや登場人物が魅力的に描かれていて、まったく単調にならない。法廷に至るまでの物語も筋の枝葉までがしっかり描かれていて、大いに読ませるんです。 内 「枝葉」の描かれ方、とてもいいですよね。登場人物同士の関係性が浮き彫りになったり、予想外の展開を仕込んでいたり。墓荒らし・権田の事件の真相には、とても驚かされました。 宇 中心人物は、ロースクールに通う三人の若者ですが、何でも屋や墓荒らしといった年齢層が上の人物も登場します。彼らのような、社会の片隅や裏側でひっそりと暮らす人物を魅力的に描いている。それこそまるでピカレスク小説のような、ダークな気配が漂っているんです。 川俣めぐみ(以降、川) 脇役の人たちを主人公にして、それぞれの小説が書けそうなくらいでしたよね。 内 そうそう、しかも、個々のエピソードがクライマックスに向けて、物語の本筋にしっかりと絡み合うんですよね! 宇 ミステリーとしての美点を挙げるなら、まず第一部「無辜ゲーム」ラストシーンの衝撃ですね。そこから終盤への展開も、ものすごく巧みでした。そして、第二部の結末、あのインパクトある一行を、ぜひ読んでいただきたいです! 僕はもう、ただ読者として惚れ惚れしてしまいました。いい小説に出会うと、「どう売ろうか」ということよりも先に、そういう気持ちでいっぱいになるんです。 ――ありがとうございます! 宇 ラストの着地が本当に見事で、「うおーっ!」と声を上げたくなりました。 内 最後の最後まで、正攻法で書き上げられていますよね。余計な小道具を使うことなく、まっすぐに読ませてくれる小説です。 川 お二人とも、とても熱いですね……!
全て表示 ネタバレ データの取得中にエラーが発生しました 感想・レビューがありません 新着 参加予定 検討中 さんが ネタバレ 本を登録 あらすじ・内容 詳細を見る コメント() 読 み 込 み 中 … / 読 み 込 み 中 … 最初 前 次 最後 読 み 込 み 中 … 挑戦者たち 男子フィギュアスケート平昌五輪を超えて の 評価 76 % 感想・レビュー 14 件
メダル速報&後半戦プレビュー [柔道&競泳速報!] 阿部一二三/阿部詩 瀬戸大也/大橋悠依 池江璃花子 ほか [まだ遅くない! 後半戦プレビュー] 内村航平「鉄棒の神・ゾンダーランドとの決戦」 山縣亮太&多田修平「100m決勝9秒台への道」 バドミントン「メダルラッシュなるか?」 陸上400mリレー「金へのプロジェクトX」 卓球男女団体&マラソン展望など 1032号は7月29日(木)発売です。 ※発売日は首都圏を基準としています。内容は変更の可能性があります。 雑誌を購入する 電子書籍を購入する SUBSCRIPTION 雑誌定期購読のご案内 お申込みいただくと毎号確実にお手元へお届けします。 今なら20%OFF! お申込みはバナーから。 FRONT COVER 羽生結弦
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あとは、リーガルミステリーって、どうしても弁護士や検事、大人がメインの物語になりますが、『法廷遊戯』は若いキャラクターたちが中心となって登場しますよね。だから、十代、二十代の読者にこそ強くお勧めしたいです。まずはとにかく読んでみてもらって、その時には「リーガルミステリー」というジャンル名を知らなくても、いずれどこかでふと「そうか、〝リーガルミステリー〟って『法廷遊戯』みたいな作品のことか」と気がつくのも素敵なのでは? この『法廷遊戯』が、たくさんの若い読者にとって、「初めて読んだ、『法廷』や『裁判』が登場するエンターテインメント」になったら、理想的じゃないでしょうか。
トップ ニュース 富士電機、米で生産4倍 鉄道ドア開閉装置の受注増 (2021/8/2 05:00) (残り:790文字/本文:790文字) 総合1のニュース一覧 おすすめコンテンツ 今日からモノ知りシリーズ トコトンやさしい建設機械の本 演習!本気の製造業「管理会計と原価計算」 経営改善のための工業簿記練習帳 NCプログラムの基礎〜マシニングセンタ編 上巻 金属加工シリーズ フライス加工の基礎 上巻 金属加工シリーズ 研削加工の基礎 上巻
4)。この動画では、ボールを下に落とすとマイナスの報酬(罰)、ブロックを崩すとプラスの報酬を与えて強化学習させています。学習が進むと、端のブロックを崩してボールをブロックの裏側へと通し、一気にブロックを崩すという、まるで凄腕の人間プレイヤーの動作を学習しています。強化学習とディープラーニングを組み合わせるとこんな複雑なことが実現できるのかと世間にインパクトを与え、深層強化学習に注目が集まるきっかけとなりました。 図2.
AI推進準備室 トップページ † --「システム開発に利用できる AI 技術」を探求中 -- 私的AI研究会 の成果をまとめたサイトです。 ※ 最終更新:2021/07/15 < ▼ 項目が開きます ▲ 項目を閉じます > Intel® OpenVINO™ Toolkit † ↑ OpenVINO™ Toolkit 付属のデモプログラム 詳しくは こちら ▼「OpenVINO™ Toolkit」について ▼ アプリケーション例 AI・エッジコンピューティング † ↑ OpenVINO™ Toolkit を利用した Python プログラム 詳しくは こちら トピックス † 最新情報 † マスク着用の有無を調べるアプリケーション 第11世代 CPU(Core™ i7-1185G7) ノートPC「DELL Latitude 7520」を動かす 第11世代 CPU(Core™ i3-1115G4) ノートPC「DELL Vostro 3500」を動かす アプリケーション実行ガイド † Neural Compute Application 概要 Neural Compute Application 実行スクリプト 参考資料 † 「私的AI研究会 レポート」 † Vol1. ディープラーニング / エッジコンピューティング /開発環境 Vol2. ディープラーニング覚書 (コラム) 人工知能の過去、現在、未来 † 第1回 人工知能(AI) 入門の入門 第2回 人工知能(AI) ニューラルネットワークと深層学習 第3回 人工知能(AI) ディープラーニング(深層学習)の仕組み 第4回 ディープラーニング(深層学習)のブラックボックス問題と課題 第5回 ニューラルネットの調整と強化学習 Intel® オフィシャルサイト † 「OpenVINO™ ツールキット」 INTEL® OpenVINO™ Toolkit 製品概要 更新履歴 † 2021/03/24 初版「私的AI研究会」の成果をまとめたサイトとして構築。 2021/04/28 ページリンクの修正。
本連載をまとめ、さらに多くの記事を追加した書籍 『つくりながら学ぶ!深層強化学習』 を2018年7月に発売しました! (上の書籍画像をクリックすると購入サイトに移動できます) はじめに 前回 は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の概要について紹介しました。 今回は、近年強化学習が注目されている理由と、強化学習・深層強化学習が現在どう活用されていて、この先どのように社会で応用されていくのか私見を紹介します。 強化学習が注目されている2つの理由 強化学習が注目されている背景には、2つの理由があると考えています。1つ目は、強化学習が 脳の学習メカニズム と類似しているため、2つ目は ディープラーニング (深層学習)との相性が良く、強化学習とディープラーニングを組み合わせた深層強化学習により、これまで困難であった課題を解決する発表が連続したためです。 1. たのしくできる深層学習&深層強化学習による電子工作 TensorFlow編- 漫画・無料試し読みなら、電子書籍ストア ブックライブ. 強化学習と脳の学習メカニズム 1つ目の理由、強化学習が脳の学習メカニズムと類似しているという点を解説します。強化学習という名前は、Skinner博士の提唱した脳の学習メカニズムであるオペラント学習(オペラント条件づけ) [1] に由来します。オペラント学習の一種である 強化 と学習方法が似ているため、強化学習という名前で呼ばれるようになりました。 Skinner博士のオペラント学習は、「スキナー箱」と呼ばれるラット(ねずみ)の実験で提唱された理論です。スキナー箱実験の最も単純な例を紹介します(図2. 1)。ラットが箱(飼育ゲージ)の中のボタンを押すと餌(報酬)が出てくる構造にしておきます。ラットははじめ、偶然ボタンに触れます。すると餌が出てくるのですが、ボタンと餌の関係は理解できていません。ですが、ボタンに偶然触れ餌が出てくる経験を繰り返すうちに、ラットはボタンを押す動作と餌(報酬)の関係を学習し、そのうちボタンを押す動作を繰り返すようになります(行動の強化)。つまり、特定の動作(ボタンを押す)に対して、報酬(餌)を与えると、その動作が強化される(繰り返される)という実験結果が得られ、この動作学習メカニズムはオペラント学習(強化)と提唱されました。 図2. 1 スキナー箱 [2] その後1990年代後半に脳科学の実験で、オペラント学習による強化がニューロン(神経)レベルでも実証されるようになりました。Skinner博士の強化は行動実験によるものでしたが、Schultz博士らは実際にサルの脳に電極を刺してニューロンの活動(電位の変化)を記録しながら、行動実験を行いました [3] 。その結果、黒質と腹側被蓋野(ふくそくひがいや;脳幹)に存在するドーパミンを放出するニューロンの活動タイミングが、課題の学習前後で変化することが明らかになりました。さらにその変化の仕方が強化学習のアルゴリズムとよく一致していることが示されました。この実験により、強化学習のアルゴリズムはニューロンレベルで脳の学習メカニズムと類似していることが示されました。 AI(人工知能)を実現するために知的システムの代表である脳を参考にするのは必然の流れであり、「強化学習は、脳が複雑な課題を学習するのと同じようなメカニズムです」と説明されれば、期待が高まります。実際、1990年代後半から2000年代初頭には強化学習のブームが起こりました。しかし残念なことにこのタイミングでは想像した成果は出ず、2000年代後半に入ると、強化学習で知的システムを作る試みはいったん下火となります(図2.
エージェントから受け取ったactionに従って、Tracerを移動させる 2. 移動先でセンサー情報を取得する 3. センサー情報に基づいて報酬の計算を行う 4. 試行を終わらせるかどうかを判断する 5. 状態、報酬、試行終了の判断結果 をエージェントに返す def step(self, action): done = False # actionに従って移動する ion = ion + ion_list[action] self. pos_x = self. pos_x + self. distance * (ion) self. pos_y = self. pos_y + self. 【FX】プライスアクションの種類一覧 | yaniblog. distance * (ion) # 移動先でセンサー情報を取得する self. pos_sensor_list = t_sensor_pos() state = ([1. 0 if (_img[int(x), int(y)]) == 0 else 0. 0 for (y, x) in self. pos_sensor_list]) # 報酬を計算する # 黒に反応したセンサーの個数が多いほど点数が増え、最大1を与える # 黒に反応したセンサーが無い場合は-1を与える reward = (state) if (state)! = 0 else -1 # Tracerが場外に出たら試行を終了する # 報酬は-10を与える if self. pos_x < or self. pos_x > _img_width - or self. pos_y < \ or self. pos_y > _img_height - done = True reward = -10 # 指定のstep数経過したら試行を終了する if ep_count > x_episode_len: else: ep_count += 1 return state, reward, done, {} 2. reset()関数: 環境を初期化するための関数です。 毎試行の始まりに呼ばれるもので、初期化時の状態を返します。 ライントレーサーでは、主にトレーサー本体を初期位置に戻すという処理をしています。 # 環境を初期化して状態を返す def reset(self): # Tracerの中心位置を初期化 self. pos_x = 400 self.
トップ ニュース 高橋木箱製作所、木造トレーラーハウス試作 土地活用の提案力拡大 (2021/7/14 12:00) (残り:502文字/本文:502文字) 総合1のニュース一覧 おすすめコンテンツ 今日からモノ知りシリーズ トコトンやさしい建設機械の本 演習!本気の製造業「管理会計と原価計算」 経営改善のための工業簿記練習帳 NCプログラムの基礎〜マシニングセンタ編 上巻 金属加工シリーズ フライス加工の基礎 上巻 金属加工シリーズ 研削加工の基礎 上巻