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石原さとみ主演ドラマいよいよ最終回。



石原さとみ主演
フジテレビ系ドラマ
『5→9～私に恋したお坊さん～』
2015年12月14日（月）よる9時
いよいよ最終回。ぜひ、ご覧ください！

◆番組公式HP
http://www.fujitv.co.jp/5ji9ji/

24 comments

  15. さとみちゃん大好きだよ😁
    私に夢を与えてくれた！
    私が自分をうまく出せなかったり、自分ってなんなんだろう、と思ってすごく悩んでいたときに、「人にどうみられるのではなく自分がどうありたいか」という言葉が本当に本当に感動しました。さとみちゃんがアフリカに行って多くの人を助けたり、変わりたいと思ったり、毎回さとみちゃんをみていて本当に凄いな。と強く思う。私もこんな人になりたいと初めて思いました！新しい自分を見つけられました！さとみちゃん本当にありがとう！これからもずっとずっと何があってもさとみちゃんを応援するし、私ももっともっと私らしくなろうって思います！さとみちゃんに会えてよかった！さとみちゃんのおかげで人生が変わりました！これだけじゃ伝えきれないくらいさとみちゃんに教えられました！本当に本当にありがとう！さとみちゃんずっとずっと応援してます！ずっとずっと大好きだよ！！

  19. 自分のこと思いながら描いてくれたってこれこそ実写化だね

  23. 关系分类是自然语言处理领域，将非结构化的一个文本转化为结构化文本过程中广泛运用的一种方法，该方法主要包括两方面的一个人物分别是实体识别和与关系的一个分类，针对本文第3章中的一个问题描述，提出了基于第2层循环神经网络的异域关系分类专访，在本章将依次介绍算法的一个网络架构以及各个具体的一个部分，包括数据预处理序列，一整层关系预测层以及模型的一个训练算法的一个网络架构对于基于第2层循环经济网络的一贯计算法，文章在第啊版文在第3章中阐述了三个问题以及相应的解决思路，其流程如图，三个一首是具体化原该算法的一个网络模型，架构如图4-1所示，基于第2项计划信息网络的语义关系分类，我们摸清，呃，网络架构分为4个部分，分别是输入序列，一整层关系与这层和端到端的一个序列，对于数额元本本采用的是328万，在序列预测层上构建融合最低机制的bIostMCIf网络，首先利用bIostm获取系列的一个双向的一个状态编码信息，其次基于智力机制进行二次学习，来调整双向严重的编码信息在原始序列上的权重分布，最后通过cIf层基于bIou标准模式进行解码坐一车石头获得一个双向的原状态信息和实体标签的一个信息，将作为关系一直存在的联合收入，或者这个双向的原状态的一个信息，或者双向引状态的信息和实体标签信息，将作为关系预测成的联合收入。在关系预测层之上的结构构建融合多计划结构的bItIostm网络通过这样推出指数和最短路径结构进行加强融合，在同一个网络之下分别制定向下和自己向上两个方向充分学习，呃，结构信息对输入的联合词嵌入呃进行学习，获得商业组结构信息，最后通过将国际预测层牵头，在10月1之前之上，利用共享参数在同一个网络中进行端到端的一个训练，基于上面的啊分类记忆，对候选的关系的语义关系类别进行预测后天过去的数据预处理采用的是首先采用经过沃土怪异域训练的英语维基百科直销量进行初始化，通过沃特威尔的预训练的英语维基百科成向量进行初始化维度请为200位，利用1/3，1%，1810%对任务集中的每一个句子进行一组句法分析，获取每个单词相应的执行标签和依存句法标签并基于沃土瓦的，嗯，斯丁格尔模型对标签进行预训练维度分别取25，得到的向量分别作为后续两阶段的初步之一，在序列预测成阶段加速的磁向量与磁性标签厄进行联合拼接，作为序列一层层的事物，在过去一层阶段，将序列一整层隧道的双向移动的信息实体标签信息，以及解析得到的一一程序，把标签信息进行联合拼接作为关系预测层的输入。序列预测成虚幻神经网络模型在主力强序列类型数据上具有天然的优势，能够学习到序列上长远的一个信息，在上下文中我们了解到了标准的二元网络结构，存在梯度消失或者梯度爆炸的一个问题，而2月20天的提出能够解决这类问题，因此我们采用lsdm作为序列一整层的基本网络结构，aoca模型，包括多种不同的门以及一些记忆单元细胞，其计算过程为其中啊，这里不再详细介绍包子的aosto能够很好的补货上下文的一个信息，为了加强学习上下文的一个信息，在这里我们采用的是双向的oACM网络，GBIoscm网络，对输入的序列进行前项和后项的一个双向编码，然后将每一时刻中啊前项和后项训练得到的一个编码信息进行拼接，得到当前的一个双向引状态输出在身上我们的目的在于识别世界上的一个重点信息实体的这对于近期实体识别会带来一定的干扰，为了改善这个问题，使血液预测成有效的聚焦，在实体经济上，我们引入了椎体机制，旨在让模型能够沿着序列逐字的处理由abIostm得到的一个双向移动的信息安全体，对得到的一个眼状态进行全省不再分配，产生相应的一个家庭表示啊，这里不再详细的追溯，其中由于进行的是序列识别任务，而因此我们针对每个字进行相应的一个特定信息，经过注意机制后输出系列逐字对应的，呃，特征向量表示表达式，最后在序列奕泽成解码阶段，我们采用的是线性练习，而不关于线性练习，阿布算法在第2章中已经做了介绍，这里不再赘述在学校GB标准模式的进行每个尸体标签包含类型和为这两个星期具体来说拼接上的间接接收来自其中包含一个也含序列的状态转移矩阵也含序列的一个状态转移矩阵，该矩阵可以有效的利用上下文的标签来源于这个当前节点的一个标签状态信息，这就是那个bIostMCIf值采用当前节点的诚意标注信息作为当前标注特征的依据，来训练各标签之间的一个状态转移矩阵，训练这个各个标签之间的一个状态转移矩阵并基于维特比算法利用当前节点的下一标注结果来优化解码时的最优路径，好最后就是这个序列运行时间如何最低机制的必要性。编码和类型这两部分信息将作为关系预测层的联合呈现出我的数据之一，在bIgIstm网络结构中，借助共享参数进行短短短短的一个训练，关系比较深，相应的呃，结构就是呃对于关系分类有明显的一个提升作用，结构知识主要是包括一些结构化类型的一个数据，包括技法，结构知识，图谱知识库等一般来说具有和序列结结合结构的方法能够更好的处理关系分类的一个问题，但第3章中把问题出了问题啊，因为不同的一个计划结构存在结构上的一个差异性，因此基于特定技法结构的一个网络模型不能直接使用在其他结构上，所以本案在额温线18的一个基础上提出了一种如何多地法结构的bIgIost网络只在通过多种，呃，技法结构加起来，如何在同一个数据结构网络当中提升模型的有关系关系一直存在输入的bIglstm的这个联合测试线路进行字体上下和自己向上专项学习，获取商业组结构信息，这相应的一个用眼状态的一个信息，并将相应组结构信息进行拼接，作为候选关系，输入到烧卖分类，其中预预测与关系的一个类别关系，预测成为网络结构的学习过程，如图34-3所示不要去网络结构的特点在给他给我分别从字典自己想想两个方向进行学习其中向上的方向主要是底部月直接点击还是剪了一个星期从两个方向上学习句法结构，对于充分学习结构信息是有帮助的，在微信时发的启发下，我们对bIcIostm进行了改善，使得网络结构能够计算，不同厄结构下的孩子节点信息融入到同一个网络当中，通过共享权重将三种计划结构进行融合学习，嗯，当模型学习不同的一个计划结构数时啊需要计算开支，xt在相应的一个计划结构下的一个孩子节点的数量，而这里不再详细的追溯，至此我们已经解决了本文提出的前两个问题，对于问题上考虑到关系分类有任务是由实体识别和语义关系分类，两阶段结合而成的结合，6519我们将关系，呃，包括双向引入状态信息和实体标签信息传递给关系运作成，并在关系一线程中利用共享参数对这部分信息进行二次学习，综合较两层不同的网络结构融合在同一个网络中达到锻炼效果，由上得到关系，预测成的必要性要求，嗯，在过去一层层上扣了100点经过，将两类引状态信息进行拼接，得到候选关系，候选关系经过探究，而且函数的隐含称作非线性的一个变化，最终通过双百分类去预测关系类别，计算过程如下，这也不在一起了，模型的一个训练，呃，本文提出的一个算法，在训练过程中包括两部分，首先在序列一字形上采用cIf，呃呃，这个bIou标注模式，对序列进行实体的一个预训练用维特鄙视发这些纠结将其中得到这个信息作为关系一直沉的一个零后输入其实在棺材用上飞机并产生该句子的语义关系的概率分布，表示批去训练目标为最小化这一句子的预测关系和实际与关系之间。其训练目标在于这句话对于句子的一致一致，关系与实际语义关系之间的一个交叉上靠山就可以，目标函数为好，我们的网络参数额过大，且网络结构较为复杂，为了防止出现过顶和的一个现象，设置了网络提前结束的人数，按的100目标函数，在安置迭代后如果没有达到训练的过程中的具体的参数，在实验部分介绍本章节，主要介绍了叠成循环直接网络的语音关系分类算法，最终详细的介绍了本文算法二模型框架的两张网络结构分别是序列一制成如何处理机制的vIostMCf网络结构和关系一直是如何多机法结构的bIgIosm结构，第5章中将针对本文提出的说法进行验证和分析

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