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はてなキーワード: 実証とは

2023-06-05

誰も口にしない異次元少子化対策

「女をあてがえ」や「独身税」など少子化対策アイデアはもう出尽くしたように思われるが

まだ誰一人として口にしていないアイデアが一つだけある。

そしてこれは他のどんな策よりも効果的で、約80年前にその効果の高さがすでに実証されている。

そう、「戦争である

日本では戦後1947年1949年までの第 1 次ベビーブーム期には出生数は約 270 万人、合計特殊出生率は 4 を超える水準を叩き出した。

世界的に見ても第二次世界大戦直後に各国でベビーブームが起き、出生率が大幅に増加。

日本だけではなく世界各国で同時に起きた現象であり、その確実性は折り紙付きである

また、効果不明瞭なバラマキ政策や、「女をあてがえ」などといったこのご時世ではどう考えても実現不可能な空論とは違い、戦争はすぐそこに差し迫っている確実な危機である

台中戦争が始まったら日本被弾は免れない。

ウクライナ戦争のように何年もズルズルと長引く可能性は高いし、中国からミサイルで焦土と化す地域も出てくるに違いない。

しかしその戦いを耐え抜き勝利した暁には、奇跡出生率V字回復保証されている。

戦争とは誰も口にしないが、最も効果的な異次元少子化対策なのである

2023-06-02

anond:20230602172024

農業分野の大規模経営化・効率化は、農林水産省内閣府未来投資戦略構造改革徹底推進会合に提出した資料なんかにもあって、先端技術を導入することで効率化を行う研究実証に取り組んでいるんですわ。

2000年代から企業による農業への参入の規制が緩和され、農業家族経営から法人経営に移行することも比較的容易になったと考えられるんですわね。

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/suishinkaigo2018/nourin/dai11/siryou4.pdf

anond:20201205155542

避ける癖がつくまで痛い思いしたほうがいいのでは?

意識してれば避けられるのを実証したんだし。

2023-06-01

ぶつかりおじさん問題、ぶつかりおばさん問題だった

3.6万いいね

https://twitter.com/TansanNOsab0314/status/1663427476062883840

人混みの中で「あ、このおじさんこのまま真っ直ぐ私にぶつかりに来るぞ」って気付いた瞬間に体に力を入れてグッと構えると、相手のおじさんの方がはじけ飛んでいくから面白い

筋肉なくても大丈夫。なぜなら向こうはそんなに力入れずにぶつかりに来るから簡単に飛んでいくのさ。

女だからと甘くみてぶつかりに来るからちょっと体に力入れて歩いただけで向こうがドバァンて弾けるんですよ

あれはもう、私がぶつかりおじさん側になったと言っても過言では無いくらいおじさんにダメージを与えましたね。

追記

尚、この対策方法は私の母も絶賛実施中であり、効果実証されています

2023-05-31

anond:20230530144743

えっ、これは男がメイクしたら女にモテる実証なのでは??? そこから攻めるべきでは???

2023-05-30

anond:20230528115712

多様な国で最低賃金引き上げが雇用に悪影響を及ぼさなかった、というのは厳密には嘘じゃないんだけど、その何倍もの多くの悪影響が認められた事例があるということを無視した話でもあるんだよね。最低賃金に関する100以上の研究をまとめたサーベイ論文では、悪影響は無かったとする論文の倍くらいの数の悪影響があったという論文があったという感じ。しかも、古かったり簡易的過ぎたりして、現代的な実証分析としては質に問題があるとされる論文を除くと、悪影響があったという論文比率さら高まるという。

2023-05-29

anond:20230529075002

そうやって茶化すということは女性下方婚をしていることを実証できないからですよね。

やっぱり、女性下方婚をしていない。

2023-05-28

anond:20230528054934

最低賃金を上げても失業率は下がらない(多様な国、直近でも韓国実証済み)

これとか、東大川口大司教授その他が実証分析で負の影響があることを示しているのに、アトキンソンやそのシンパはずっと無視しているんだよね。ちなみに最低賃金雇用への影響は、若年層とか低スキル層とか地域とかの属性で大きく変わってくるので、失業率のような全体指標だけ見るのも不適切という指摘にもまともに答えていない。というか答えられないんだろうけど。あと、最低賃金引き上げで弱い企業が淘汰されたら経済全体での生産性が上がるというのも(グラフを眺めるとかいったものではなく)ちゃんとした実証分析で白黒ついていなかったりもする。淘汰された企業に勤めていた人がほぼ全員、淘汰されなかった生産性の高い企業に移れて、そこでの生産性が以前の職場以上でないとならないが、これはハードルが高い(それが出来るなら生産性の高い企業最低賃金が引き上げられる前から採用を増やして事業拡大をした方が利潤が大きくなったはず。だがそれをしていないで一種の均衡を迎えていたわけなので。)。

anond:20230528054934

最低賃金を上げても失業率は下がらない(多様な国、直近でも韓国実証済み)

でも韓国少子化日本より酷いしなあ・・・

アトキンソン氏の記事ブコメって、アトキンソン説の後押ししかしてないのに反対してるつもりなのが面白い

アトキンソンは私が見ただけでも以下の主張をしてる

日本人経営者無能

日本人労働者は有能

日本(以外も含めて)GDPが高い国は人口ボーナスが強く反映している

最低賃金を上げれば生産性の低い企業は淘汰される。ひいては無能経営者が淘汰される。

最低賃金を上げても失業率は下がらない(多様な国、直近でも韓国実証済み)

非正規の緩和をすると雇用側が強くなるので規制最低賃金の上昇)はセット

給料が上がらない一因は日本人労働者給与交渉をしないか

GDPを上げたいなら女性企業もっと良いポジションにつけるようにすべき

観光業は近い国ではなく遠い国から来てもらった方が長期間滞在お金を使うので欧米ターゲットにするべき(観光公害も起きにくい)


違うよ、ぜんぜん違うよ。労働者が闘わないからだよ。給料を上げてほしいのなら、能動的に要求しないとね。企業慈善事業じゃないのだから、雇われ人が不平不満を言わないなら人件費というコストを自ら上げたくない

例えば、この人はアトキンソンの主張に反対してるけど、アトキンソンは実は日本人がぜんぜん給料交渉をしないので給料があがらないという主張をずっと前からしてる。

こういうことがすべての記事で起こってる。彼の主張を取り上げてるネット記事を"すべて"見ると実はブコメで指摘してることは彼も主張してて、しかしなぜかすべてのブコメ欄で"違う違う"と言われている。

2023-05-25

もしセクハラ被害に遭ったとして確実な証拠を残したいとなったら、すぐに警察に行って触られた衣類とか体から指紋とか採取するとかしてくれるんだろうか?

衣類ならセクハラ以外でも触られる可能性もないわけじゃないから弱いか…?実証するとなるとスマホ撮影しておくとか、防犯カメラに映ってるとかじゃないと難しいのか…?

やられたことの証明も難しいし、やってないことの証明もっと難しくてこれって……?

加害者が認めるなら話は早いけども…

2023-05-13

ホストやってたけど普通サイコパスになれんよ

俺はホストやってたけど、人間的に騙しまくるのは無理だったので辞めた。

まずホストに来る女は全員病んでる。必ず病んでいる。初回というのがあって金額が安いので「物は試しに」などと言う輩もいるが、基本的に何かしら心に闇を抱えていることが多い。それを「ホストに来さえすれば解決する。こっちは客だぞ」と思っていることが多い。

色んなホストで初回ばかり来るやつは初回荒らしと言われる。こういうやつは基本わかる。まず金を持っていない。金を持っていないのにも関わらず頼み慣れている。観光のような形で来るやつらだ。こういう相手には基本的ホスト側も全力で行かない。ゴミ客のような扱いでとりあえず義務的にやる。

ホストは女の金を見ている。服装から風俗嬢か、一般人かなどを見ている。一般人で1人で来るヤツは比較的狙い目だ。普通は1人でホストになんか来るわけがいからだ。友達がいない・繋がりがないことを証明している。

ホストは、ブサイクな女の方が心置きなく騙せる。なぜかというと「お前みたいな女をまともに相手してやってるだけ感謝しやがれ。鏡見たことあるのか?」という感情が湧くからだ。だから金は等価交換だと認識する。したがって、悪いことをしているという感覚が無くなる。また、相手性格が悪ければ悪いほどそれを感じやすくなる。良い女(良い女などホストには来ないが)に近いほど、罪悪感が湧く。

基本的ホストも全員病んでいる。まともな男ホストなどしない。ゲラゲラ笑っているように見えていても、1人で家でずーんとなっていることがある。これは結構な人たちがそうなる。平気そうにふるまっていても、自分感情真逆のことを言うのはストレスなのである。「好きだ」「愛してるよ」「本気だよ」とずっと言わなければいけない。「お金がたまったら辞めるよ」と、ずっと真逆のことを言わなければならない。ずっと一緒にいれば家庭環境や辛かったことなどもわかって情も湧いてくる。それを覚えてなければ客ではなくなるから正確に覚える。つらい、つらい、こんなにつらい、あなたのためにつらい思いをしてるんだよ、わたしを助けて、というサイン黙殺して、自分が生きるために女の人生搾取する。

「俺はこんな酷いことをした」「俺なんてこんな酷いことをしたよ」というのが武勇伝のように語られる。武勇伝のようでいて、ストレスを発散している。客がクズからだ。俺たちがこんな酷いことをするのは客がクズからである。金はその対価だ。ありがたく思え。どうして俺が悪いと言われなければならないんだ。俺は救ってやってるんだぞ。

どれだけ言葉を取り繕っても現実は変わらない。「本当は好きじゃないんでしょ」と言う言葉に「好きだって言ってんだろ!!!」というキレ気味の言葉で返す。自分でも本当はどうなのかわからない。生活のすべては女のために尽くすためだけに存在することになる。月曜日はこいつ、火曜日はこいつ、水曜の午前はこいつ、水曜の夜はこいつ、木曜はこいつ、金曜はこいつ、土曜はこいつ、日曜はこいつ……

誰がどうなっているか覚えなければならない。間違えることはできない。絶えず監視されている。メモる。しかメモも見られる。携帯は必ず漁られる。女はずっと自分が本当に愛されているかどうか不安なのである。女は女で「私が一番愛されてる」と言う。私が一番彼のことをわかっていると言う。誰も本当のところはそのホストをわかってはいない。ホストはただの集金マシンで、客は金蔓である。旬も短い。若さ搾取されている。生きるために仕方なくやっている。ホストは、ホスト自身幸せになるためにやっているのだ。女を幸せにするためではない。女性不信になる。まともな恋愛をしようとしても、ホストテクニックがちらつく。こうすればなびくというのがわかる。モテようと思えばモテるが、真にモテているわけではなく、ただ言い寄って来られ、無尽蔵の愛を要求されているだけだ。そんなものはない。

胃も壊れる。酒ばかり飲むからだ。酒は、飲まなければいけない。客が高い金を出して買った酒だ。こぼせば最悪になる。

キラキラした世界ではない。順位を上げるために売掛金かいうのを作る。要はあとで自腹を切るということだ。ナンバーワンなどになると箔がつく。「ナンバーワン出して」という、ナンバーワンばかり狩る女がいるからだ。こういう女は金を持っていることが多い。痛客ほど金を持っている。初回なのに意味不明に酔っ払った状態で来るガキほど、意味不明風俗で働いて精神状態マッハになっていることがある。

俺は性病は2回なった。店に来る女だけじゃなく、自分開拓しなければいけない。死ぬほどヤッた。ナンパしてそのまま路上でヤるとか、ナンパしてネカフェに行ってヤるとか、声掛けしていけそうだと思ったらキスするとか、そういうことを別にやっても問題ないような感覚になってくる。自分でもなぜモテていたかからないが、とにかく俺はモテるのだという謎の自信があった。一般人になった今は誰にも言っていない。ホストをやっていたことすら伝えない。

金を多く得ている人々は、風俗に行かせることに慣れていた。風俗に行かせるのは「風俗に行ってくれ」と言うわけではない。ホストが困っているのを暗に示す。だんだん気軽に会えなくなってくるのだ。これはわざとやっている。それでもホスト必死に "時間を作って" 会いに来てくれる。ホストは「ほんとごめんね…会いたかった……」と言う。女は寂しくなる。ホストはそうやって頑張って会いに来てくれるのだから、少しならお店に行ってもいいかなと会いに行く。「来ちゃった」と言う言葉に、ホストは「ごめんね。 "ありがとう"。でも無理はしないでね」と言う。これは "無理をしろ" という意味だ。客は、店に行ってもお金を払わなければまともに相手をされない。そして別の女がシャンパンを頼む。「◯◯さんからシャンパンいただきましたー!!!」などと言われコールが始まる。そうすると担当がそちらの客のところに行く。

あいつか。あいつが苦しめているのか…!!!!!! 私の彼を苦しめているのはあいつか!!!!!!!!!

そして金を作らなければならないと思い始める。客は最初風俗に行くことなど考えない。一生懸命働く。足りなくなる。貯金も底をつく。風俗ぐらいしかないと考え始める。冗談めかせてホストに言うのだ。「お店にあんまりいけないし風俗に行こうかなー……なんて」と。ホストは怒り狂う。「お金は確かに助かるけど、風俗になんていかなくていい!!!ごめんね…俺がちゃんと会いにこれれば…」と。これは "風俗に行け" という意味だ。

だんだん本当に会えなくなっていく。私の彼が、苦しめているあの女のものになっていきそうに感じる。風俗に行く。しかしひとたび風俗に行けば、もう取り返しがつかない。

「なんのために私は風俗にまで行ったのか」

あとはひたすらコンコルド効果である。金を貢げば貢ぐほど、あとに引けなくなる。誰に何を言われようが辞めることはできない。もう「辞めなよそんなホストなんて」という友人の言葉は耳に入らない。むしろ友人は敵になる。「この有象無象らは私のことを理解してはくれない。どれだけ私が苦しんでいるのかわかっていない」となる。もはや愛がほしいのではない。意地である。止められない。ホストホストで、止められない。

ホストは客に別の客の悪口を言う。「愛してる」と言ったその次の日に「まじであのブスのせいで最悪」などと別の女に愚痴り、その女にも「愛してる」と言う。それを全員にやる。「俺は苦しめられているのだ」と思っている。事実苦しんでいる。女は「私と一緒にいるときぐらい休んでなよ」と言う。これは決して「休んでいい」という意味ではない。いい女・優しい女でありたいのだ。ホストは「いや、せっかく会えたんだから一緒にいたいよ」と言う。「休ませろ」という意味だ。こういうやり取りが限界まで続き、「私のためにこんなに無理してくれるなんて、私は本当に "愛されている" んだなあ」ということを実感する。そして携帯確認するのだ。無尽蔵の愛を要求し、確認する。

ホストにとっては、女のライバルは金である

タダで女を獲得するのは比較的容易だ。しかお金が絡むと段違いに難しくなる。実証するには、彼女に「ほしいものがあるから5万円ちょうだい」などと要求してみればよい。相当な抵抗をされる。「なんでそんなことをしなければいけないの」「はあ?結局金目的ってこと?」というようになる。お金で買えるすべてのものライバルになる。セックスというのは安いものだ。

こんな状態で大量に稼げるホストというのはどこか割り切っている。客の人生を抱える気でもいる。どちらかといえば嫌ってほしいのだ。ホストは辞めておけ。愛がわからなくなる。そして、クズ仕事である

2023-05-09

anond:20230509133259

嘘つき気質に関して他にも実証体験談出ちゃったな。薬で有名な富山だが、大手日医工ですら長年大嘘ついて薬販売してたと不正が判明して業務停止命令食らったし、もうそういうことだろ…。

2023-05-07

競馬騎手スマホ事件はZ世代価値観が出た事案

若手騎手6人が開催期間中スマホ閲覧で処分されたという事件

内容を見る限り、Z世代特有価値観がこの事件につながったと見るべきだ。

Z世代は「タイパ重視」でルールを守ることの優先度が低い

まずはこれ。最近の闇バイト問題や昨年の給付金詐欺事案が典型例だが、違法ルール違反だと分かっていても「タイパよく稼げる」ならそっちに傾いてしまうのがこの世代

世代なら違反と分かった時点でほとんどの人は「怪しい」と忌避するようなことでもタイパの良さをアピールすればZ世代はなびいてしまう。

今回処分された6人中4人は、スマホインターネットにつないで研究のために過去レース動画を見ていたことが処分対象になった。

実はスマホでの動画閲覧は「ネットにつながず、あらかじめダウンロードしていた動画を見る」のであればOKなのだが、タイパ重視の彼女ら(注:この4人は全員女性騎手)は別日にダウンロードと言うタイパが下がることを嫌がってこのような行動を犯した。

もちろん本来ルールはきっちりと教育されているのだが、ルールよりもタイパを重視するのがZ世代の特徴。

今回処分されたことで、一見タイパが悪い「事前ダウンロード」のほうが(30日騎乗停止とかの処分が無いから)タイパが良いことが実証されたのだが、今でも「ルールが悪い」と思っている節が見られるので、騎乗停止明けもそれなりの管理、注意が必要だろう。

上の世代を下に見る傾向が強い(例外あり)

Z世代自分達より年上の世代をとにかく下に見る。今自分達が厳しいのは上の世代がまともにやってこなかったからだ、と思っている。

から年上の言うことは、現在進行形で凄い実績を挙げている人以外の言うことはあまり聞かない。

今回唯一処分されなかった女性騎手である藤田菜七子は後輩の女性騎手たちに注意喚起出来たが、昨年から彼女騎乗機会を減らしているので、注意しても「ババアがうるさい」以上の受け取り方はされていなかったと思われる。

一方で「現在進行形で凄い実績を挙げている人」には取り入る。そのほうがタイパがいいからだ。今村聖奈が福永祐一、永島まなみ横山典弘に取り入っていたのは記事にもなっていたので知っている人も多いだろう。

深く腹落ちしないと動かない

これもタイパ重視・コンプラ軽視というZ世代の特徴に関連する話だが、Z世代は深い腹落ちをとにかく求める。

例えば今回の事件は、今までの騎手なら「八百長インサイダー防止のため」と一言いえば防げたが、Z世代はそういう1段階の理由付けでは腹落ちしてくれない。「スマホ使っていても、八百長インサイダーしなければいいじゃん」になってしまうのだ。先述の動画閲覧や、角田大河今村聖奈の2名による通話もその流れで起きたと考えられる。

八百長インサイダーを疑われると、ファンから強い非難を浴びせられるなど、今後のあなた達の活動に大きな制約がかかる。最悪引退だ。だから疑われる可能性のある行動は絶対NGである」というように2段階以上の理由付けをした上で教育しないといけない。

今回の事件後、この6人には強い非難が浴びせられている。他競技の話を持ち出して「1年間騎乗停止にしろ」という声も多く出てるし、角田大河今村聖奈の2名に至っては昨年末特定レース騎乗ぶりを持ち出して「本当に八百長したのでは?」という疑惑拡散し始めている。

「疑われる」ということがどういうことか、ようやくこの6人は身を以て知ったはずだ。はっきり言えばZ世代教育コストが悪い世代なのだが、そういう世代であることを教育側は甘受しないといけないのかもしれない。

まとめ:今回の事件他山の石とせず、Z世代を迎える企業団体覚悟して教育せよ

彼・彼女らはコンプラ意識が薄く、タイパが何より正義世代だ。特にセキュリティ方面との相性が極めて悪い。

過去世代なら起きなかった機密漏洩とかを普通に起こしてしまリスクが高い世代である

セキュリティインシデントが起きたら所属企業と本人にどういう弊害が起きるか、それは何故なのかを事細かに言語化して教育しないといけない。ただし細かすぎると「知るタイパが悪い」と見なされてスルーされるし、教える側は「社内の有力者」でないとZ世代は聞いてくれない。

そういう世代だと思って、覚悟の上教育する必要がある。

補足

ブコメで指摘されているが、上の世代騎手でも単発的に規則違反騎乗停止を食らった事例があることは知ってるよ。今回の件、競馬板のあるスレでは「集団大江原か?」(大江騎手過去スマホ持ち込み違反やらかしたことに因む)と言われてたりする。

anond:20230507114533

腹が立つなら化けて出てみろってんだ

死んだやつが生者様に害を為せるなら実証してみろっての(笑)

2023-04-26

anond:20230323231445

擁護側も検証実証を重ねていかなきゃいけないのに連帯という名のお気持ち相互オナニーにふけるばかり』

とか言いながら自分検証実証がめちゃくちゃだったのが馬の眼や暇空なんだよなぁ。と改めて。

2023-04-22

ただのメモ

https://arxiv.org/pdf/2304.10466.pdf

効率的な深層強化学習には過学習規制必要

 

試行錯誤によって方針学習する深層強化学習アルゴリズムは、環境積極的相互作用することによって収集された限られた量のデータから学習しなければならない。多くの先行研究が、データ効率の良いRLを実現するためには適切な正則化技術重要であることを示していますが、データ効率の良いRLにおけるボトルネック一般的理解不明なままでした。その結果、すべての領域でうまく機能する普遍的技術を考案することは困難であった。

論文では、非定常性、過剰な行動分布シフトオーバーフィッティングなどのいくつかの潜在的な仮説を検討することにより、サンプル効率的な深層RLの主要なボトルネック理解することを試みている。

  

効率のいい強化学習って難しいんですね

強化学習ってよく知らない

 

我々は、状態ベースDeepMind control suite(DMCタスクについて、制御された体系的な方法で徹底的な実証分析を行い、遷移の検証セットにおける高い時間差(TD)誤差が、深いRLアルゴリズムの性能に深刻な影響を与える主犯であり、良い性能をもたらす先行手法は、実際、検証TD誤差を低く制御することを示した。この観察からディープRLを効率化するための強固な原理が得られる。すなわち、教師あり学習正則化技術を利用することで、検証TD誤差をヒルクライムできる。

 

時間差(TD)誤差ってやつがだめらしい

誤差を減らすのがDeepLearningだけど、それが時間差なのか。

  

我々は、検証TD誤差をターゲットとするシンプルオンラインモデル選択法が、状態ベースDMCGymタスクにおいて効果であることを示す。

1 はじめに

強化学習(RL)法は、大容量の深層ニューラルネット関数近似器と組み合わせた場合ロボット操作などのドメインで有望視されている(Andrychowicz et al

2020)、チップ配置(Mirhoseini et al.、2020)、ゲーム(Silver et al.、2016)、データセンターの冷却(Lazic et al.、2018)。アクティブオンラインデータ収集単位ごとに費用が発生するため(例.

実際のロボットを動かす、シミュレーションによるチップ評価など)、限られた経験量でも効率的学習できる、サンプル効率の良い深層RLアルゴリズムを開発することが重要である。このような効率的なRLアルゴリズムの考案が、近年の重要研究課題となっていますJanner et al

2019; Chen et al., 2021; Hiraoka et al., 2021)。

原理的には、オフポリシーRL法(例えば、SAC (Haarnoja et al., 2018), TD3 (Fujimoto et al., 2018), Rainbow (Hessel et al., 2018))は、データ収集ステップごとに多くの勾配ステップポリシーと値関数改善することを可能にするため、良いサンプル効率が得られるはずです。しかし、このメリットは実際には実現できないようで、1回の学習ステップを多く取りすぎることでを収集した各遷移は、多くの環境において実際にパフォーマンスを害する。過大評価(Thrun & Schwartz, 1993; Fujimoto et al., 2018)といったいくつかの仮説、非定常性(Lyle ら、2022)、またはオーバーフィッティング(Nikishinら、2022)が根本的な原因として提案されている。

これらの仮説に基づき、より多くの勾配ステップを持つオフポリシーRLを可能にする方法として、モデルベースデータ増強(Jannerら、2019)、アンサンブル使用(Chenら、2021)、ネットワーク正則化(Hiraokaら、2021)、再生バッファを維持しながらRLエージェントゼロから定期的にリセット(Nikishinら、2022)などのいくつかの緩和戦略提案されている。これらのアプローチはそれぞれサンプル効率を大幅に向上させるが、これらの修正有効性は(これから示すように)タスクに大きく依存する可能性があり、根本的な問題やこれらの手法挙動理解することはまだ未解決である

 

ICLR 2023で会議論文として発表 本論文では、より多くの勾配ステップを取ることが深層RLアルゴリズムの性能悪化につながる理由ヒューリスティック戦略が役立つ場合がある理由、そしてこの課題をより原理的かつ直接的な方法で軽減する方法理解しようとするものである

最近提案されたタンデム学習パラダイム(Ostrovski et al., 2021)を用いた実証分析を通じて、TD学習アルゴリズムは、学習の初期段階において、すぐに高い検証時間差(TD)誤差(すなわち、保留した検証セットにおけるQ-ネットワークブートストラップターゲットの間の誤差)を得る傾向にあり、悪い最終解をもたらすことを明らかにする。

このホワイト ペーパーでは、深い RL アルゴリズムで勾配ステップを増やすパフォーマンスが低下する理由場合によってはヒューリスティック戦略が役立つ理由、およびこの課題をより原則的かつ直接的な方法で軽減する方法理解しようとします。 最近提案されたタンデム学習パラダイム (Ostrovski et al., 2021) を使用した実証分析を通じて、トレーニングの初期段階で、TD 学習アルゴリズムが高い検証時間差を迅速に取得する傾向があることを示します。

(TD) エラー (つまり、保留された検証セットでの Q ネットワークブートストラップ ターゲットとの間のエラー) が発生し、最終的なソリューション悪化します。 さらに、データ効率の高い RL 設定のために考案された多くの既存方法が、検証 TD エラーを低く制御する限り有効であることを示します。

この洞察は、深い RL を効率的にするための堅牢原則提供します。データ効率を向上させるために、検証 TD エラー山登りすることによって、特定問題に最も適した正則化選択するだけです。

この原則は、オンラインRLトレーニング過程特定タスクに最適な正則化戦略自動的発見しようとする単純なオンラインモデル選択方法の形で実現され、これを検証TDエラー使用した自動モデル選択(AVTD)と呼びます

AVTD は、各エージェントが異なる正則化適用する共有リプレイ バッファーで、いくつかのオフポリシー RL エージェントトレーニングします。 次に、AVTD は、環境内で動作するための検証 TD エラーが最小のエージェントを動的に選択します。

この単純な戦略だけでも、多くの場合、さまざまな Gym および DeepMind コントロール スイート (DMC) タスクで個々の正則化スキームと同様のパフォーマンスを発揮するか、それを上回ることがわかります重要なのはパフォーマンスドメイン間で大幅に異なる可能性がある以前の正則化方法とは異なり、私たちアプローチはすべてのドメイン堅牢動作することに注意してください。

要約すると、私たち最初の貢献は、サンプル効率の高いディープ RL のボトルネック実証分析です。 これらの課題の背後にあるいくつかの潜在的説明を厳密に評価し、トレーニングの初期段階で高い検証 TD エラーを取得することが、データ効率の高いディープ RL のパフォーマンスを阻害する最大の原因の 1 つであることを観察します。 私たちの 2 番目の貢献は、単純なアクティブ モデル選択法 (AVTD) です。これは、検証 TD エラー山登りによって正則化スキーム自動的選択しようとします。 多くの場合私たち方法は、さまざまな Gym および DMC タスクで、最適な個々の正則化スキーム匹敵するか、それを上回ります

2023-04-21

資本主義共産主義

絶対資本主義が優れていると断言できます共産主義なんて、歴史でも実証済みの失敗作で、どこででも混乱と破壊をもたらすだけの理念です。

資本主義は、個人自由努力が報われるシステムであり、それが経済発展イノベーションを生み出します。一方、共産主義は、個人自由を奪い、全ての人が平等に貧しくなるようなシステムです。どう考えても、資本主義が圧倒的に優れているでしょう。

共産主義を支持する人は、現実を見ず、空想理想郷を追い求めているだけ。そんな非現実的な考えが現実機能するわけがありません。過去共産主義が失敗した国々を見ても明らかです。

から資本主義こそが真の幸福と発展をもたらすシステムであり、共産主義は滅び行くべき失敗作だと断言できるのです。資本主義に対する批判すらも、その素晴らしさを際立たせる要素にすぎません。みんなが資本主義を受け入れるべきだと熱く語りたいです。

anond:20230421163331

選挙カーの一番の効果は多くの人に自分名前を聞かせることで、これに関してはなるだけ近距離で聞かせるほうが効果が高いというのが実証されてる。肉声だけにしろ!ってなったら候補者が全部の家回ってチャイム押して自分名前言ってくるようになる。

2023-04-17

Q.

"理論的におかしい"と"論理的おかしい"には意味の違いがありますか?

A.

理論的におかしい」と「論理的おかしい」には微妙な違いがあります

理論的におかしい」とは、ある理論や仮説が現実に合わない、または実証されないという意味です。つまり、その理論が間違っているということです。

一方、「論理的おかしい」とは、論理的な展開が不正である、または論理的矛盾しているという意味です。つまり、その主張が論理的に成立していないということです。

したがって、「理論的におかしい」という表現は、主に科学的な文脈使用され、「論理的おかしい」という表現は、主に論理的議論哲学的な論証に関連して使用されます

2023-04-15

anond:20230415213039

知ったか君が「テロ歴史は変わらないとか言ってるやつ」はフィクション人物だけだと言い張る

フィクション人物だけではないことが実証されてしま

知ったか君は何も反論できないから話を「ケーキの切り方が」などと無関係な方向に逸らして誤魔化そうとする →いまここ

anond:20230415153712

消費者契約法4条3項6号】「当該消費者に対し、霊感その他の合理的実証することが困難な特別能力による知見として、そのままでは当該消費者に重大な不利益を与える事態が生ずる旨を示してその不安あおり、当該消費者契約を締結することにより確実にその重大な不利益回避することができる旨を告げること。」

で、契約解除を起こさないとならない裁判と、契約解除を繰り返してるやつは勧告から刑事罰と順に重くしていけばいいだろう。継続性が要件だ。

お守り買って望み通りにならなかったからって言って裁判起こして契約無効=お守り代返せなんて言う奴なんていない。

2023-03-31

「5chに投稿したつもりでしばらく表示されるが本当は投稿されてないので別途また投稿しなければならないブラウザ」が欲しい

投稿して背景の一部になると粗が見えるというかやめとけばよかった感というかもうちょっと書きようがあったのでは感が出てくる

単なるプレビュー画面では用が済まない(増田実証済み)ので、投稿し終わった体でしばらく表示されるモードがあるのがいい

2023-03-28

anond:20230328135236

でもバカ人口の方が比率いから1人1票のほうが正確に国を反映してるよね

そして政治学投票行動っていう研究では、バカは常に与党に入れて、高学歴野党に入れてバランスを取るという50年以上実証され続けている揺るぎない研究結果が出てる

から、仮に投票パワーバランスが変わったとしても国民の大多数はそのとき与党を無条件に応援し、高学歴与党だけに力持たせるの良くないよなって野党に入れるから、結果高学歴ポイントを持つと簡単与野党が入れ替わるようになる

人間は暇じゃないから正確に政治家のことを知れないし、政治家文言通りのことをやるわけでもないから、投票ポイントを変えることはあまり有効に見えない

それよりもダイレクト政治家資格学歴と知能テストを入れた方がマシになるのではないかと思う

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