GGirls

本田翼の「90秒チャレンジ」| VOGUE GIRL



『VOGUE GIRL』恒例ムービー「90秒チャレンジ」に挑戦。90秒で可能な限りの質問にアンサー。

VOGUE GIRLのオンラインではファッション、ビューティ、カルチャーほか、世界の最新トレンド情報を毎日更新中！
http://voguegirl.jp/

43 comments

  6. 抜けた感じにしたかったんだろうけど、メイクが合っていなくて残念…。もっとかわいいのにーーー！！！

  10. すごく可愛いのになんかカメラワークのせいなのか、メイクのせいなのか怖くて草

  14. メイク合ってないとか言ってる人ばっかだけど、眉毛薄めに書いてあとはファンデしてるだけなのでは？ほぼすっぴんだよ笑笑

  27. 本文的评价指标采用官方评价标准的f亿只周围评价标准的一个性能啊标准要说明的是，如图5-1所示，该任务及一个类别之间的一个样本数量存在不平衡的一个现象，因此本文的f一指标采用，嗯迈克尔比伊拉克会议的计算标准，我为除对除了阿的关系类别之外的其他9类关系，分别计算1/2之最后计算其均值得到，最终的我们要扣f一级。该计算依赖于啊准确率和召回率，基于计算公式如下，首先分别计算每个类别的个准则的准确率，提示计算其召回率。在得到每个关节类别阿姨的一个准确利好召回率之后，可计算其相应的f一直，那么其中tpI表示属于类别，I的样本被正确的分类到I的一个关系个数，fpI表示不属于类比，I的样本被错误的分类到I的一个关系在这里的准确率表示分类器将样本分类的一个准确程度正回忆，则表示预测正确的一个类比I的样本啊，对于啊样本几种类别的样本的覆盖程度，啊，然后这个模型的参数设置在本小节建设的数据处理过程中，以及模型参数设置的一些细节，我们在数据处理过程过程中考虑到存在部分未见时没有在一训练好的一个车限量表当中，我们我们令这部分未见池的向量厄初始化服从0.10.1的一个均匀分布且微路上以训练好的指向两一字即200为，那么对于每个词的一个词性标签和依存句法，不要讲我们利用1/3，1%，1%，1%，1%，1%，1% 1% 126/1% 126/1% 126/1%，126.7%在模型的一个实验参数上，哦，然后学习力设置为0.002命令备案的大小是物质为64系列一直存在关系，一直存在银行存大小均为200，训练人数为100，具体长度设置为50，对权重w和衣物采取loo的直接化，而且loo的along的值设置为0.01车向量采用由卧托管与序列号的英文为100克之间量进行初始化，其余需要训练的参数均不从0.10.1的均分布进行初始化的，为了防止过敏和我们在去的一整套关系运行分别引用了，就要把我们车里的主要报纸设为0.3实验结果分析，本节在文学时代的基础上进行了进一步的探索，推出了记忆电信循环升级网络的关系分类算法，该网络结构如图4的一首是向爱国图书城天台18与关系数据集上进行4个实验的结果分别是睡了一车成了一个改进多句法结构的一个融合完整模型进行多少个哪个训练如何由于文献18将关系分类的两阶段，嗯，任务分为两层相对独立的一个网络结构，因此我们的实验主要是探索对两层网络进行相应的改进，此时保持另一阶段任务的一个网络结构不变，最后将两者融合在一起进行实验，在前三个实验当中没有引入额外的一个新鲜知识，比如无论在序列一阶层的一个改进，而文学事发在实体运行的过程中，采用bIostm对数的序列进行编码，那我们经过一层的隐含层进行非线性的一个变化，最后通过上面进行单向的弹性解码，本文在序列一字形上提出的问题，一现有的方法在两阶段上采用分布训练的方式，实体意义训练的错误，结果会传播到语音关系分离阶段，因此提升实体与训练的识别效果形成的尤为重要然后在无限十八的基础上进行了相应的分别是将也换成注意力机制对系列的双向引渡来进行进行二次学习，以便重新分配群众，直接让网络更加注重注意到数学上的一个重要信息，二引入了cIf进行解码，cf能够有效地利用上下文的一个信息，在结构上更匹配bIostm，能够学习到过去和未来的特征信息，旨在通过双向的解码，让模型学习到更多的一个上下文信息，提高实实体育训练的一个识别效果，结果发现在为未使用助力机制时，将西安和并且在网络上啊模型，结果并没有得到太大的提升，分析其原因啊，可能是对实体信息的学习不够充分，同时引入智力机制和cIf，高级模型的分类效果得到提升，分析原因助力机制使得要序列预测成，对于学生的重要信息提高了关注度，引入最低机制是有效的能够让母亲更好的学习到实体经济改进实验结构的融合温馨十八层上采用了一种必要并且输出上一组结构信息，第3个眼状的信息，并将参与组信息进行拼接，输入到引航程中做非线性的一个变换，最后输入到上面分类其中直接输出关系类别。那么本文在关系预测层提出的问题2，由于不同的计划结果存在结构上的一个差异性，因此基于特定计划结构的网络模型不能直接使用在其他结构上，在这里我们将多种技法结构融合在同一个网络当中，只提一直在提高网络结构的关系，本人在微信公众平台基础上进行了改进，将其替换成一种融合多计划结构的一个必要去Iostm具体介绍在上下文关系预测程序当中，文件18采用了一种一种映射函数，来选择使用定义好的，厄技法结构类型，而本文是直接将多种句法结构通过加权的方式融合在一个网络之下，根据实验结果，可是本文提出的如何多句法结构的模型，在不同的句法结构下表现融合度结构的结果完整的模型进行通过前面两阶段的科学研究和实验科技文本改进的这个序列一阶层和融合多计划结构的一个关系预测层，对于关系分类都有一定的效果，能够有较好的理解，解决本文在第3章提出的两个问题，本文提出的问题上，如何将分布训练的两阶段任务融合到端到端的一个模型，问题是把解释了，我们我们通过将序列与这些人得到的一个双向引入状态的信息和实际标签信息，周围关系预测，整个联合输入，中俄将序列一字城传递给关系预测成，利用共享客户在同一个网络中进行端到端的一个序列，使得两极端互相促进。因此本文将实验1和实验1和实验二进行嵌套，从而将两者的优势结合在一起，呃，得出本文，啊，得到了本文提出的hInn，在第3组实验中，本文与添加了额外相应知识的基准模型和基友的办法模型进行比较结构表面本文提供方法效果就用可能是一十题是相对独立的两节的本质上还是改进的距离也只能提升了厄实体育训练的一个效果，这对于进一步的关系分类起了促进作用单一的继续的方法，虽然能够学习从文本序列上的厄上下文信息，并且有着良好的表现，在引入现在的一个基本结构知识，将文本上的一个结构性信息化网络中起了补充的作用，丰富了模型的分类能力，通过将多种技法结构融合在同一个网络之下，进一步证明了啊，最短路径结构的效果要优于陈述和指数，尽管这些数额指数包含着其他补充的信息单，全数和组织的荣誉信息，对于模型起到了干扰的作用，甚至干扰到强于其补充成分的一个促进，从而起到了副作用的效果，相反剪接的最短路径结构虽然并且了一些有效的补充成本，但模型能够基于最短路径啊进行有效且高效的一个学习，改进了序列，一整层加融合多计法结构的实验结果如何额外的新知识在世界上的基础上我们并且在叙利亚一直沉浸在英巴顶之上，实验证明更多的信任知识，对于关系分类是有效的融合额外先进知识的完整模型，其他模型结果对比，厄就是在本文的第3章中对比了一些在关系分类上的一个解决方法，因此将本文与这些方法进行对比对比，结果如图5-7所示。厄本文的研究目标主要是在于提高实体厄识别效果来改善错误传播的一个问题，同时融合多极法结构来提升模型结构的一个鲁方线，在5.2节的多项实验当中证明了本文方法的一切有效性，通过与本文的在第三中提出的多个方法进行对比，本文的方法在引入少量特准的一个情况下，表现出最优的一个效果，在表5张5-7当中，blstm方法，在引入大量特征信息的一个情况下，已经可以取得很好的一个效果，这表明基于序列的方法，最后大量的一个特征是可行的方向但构建投资通过对比观察其他方法，我们可以得到一个结论，就是结构信息啊，对于关系分类是有帮助的，或者说结构信息对于多数语言任务都是有帮助的，在以上方法中存在两种途径去学习结构性信息，通过剪辑网络去自动学习句子成绩的特征信息，今后通过将句子结构知识引入到网络当中，同时本文是一种序列型的一个数据，因此相比较卷积神经循序渐进网络更符合本文的一个特性。中方法西安人和blsdMBtlsdmsdphIna的结果对比中可以发现这种区别，因此在未来研究中更多的应该是考虑通过，要改进新华社区网络的一个结构，使其具备学习层次结构的一个能力，从而让网络自动的学习文本在结构层次上的一个信息。

  39. まだヤンチャタイプのが好きとか言っちゃうなんて若さ爆発してんな

  42. シックでエレガント、さいこうのモデル🥳❤️🥳🥳🥳❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️

  43. ちょっと、スリムさすがさいこうのモデル。エレガント🥰🥰🥰🥰🥰❤️❤️❤️❤️🥰🥰❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️🥰🥰🥰🥰

コメントを残す