Caesar は文法の専門家ではありません。表現単位の意味、由来、使用例

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記事へのコメント

シーザーは文法の専門家ではない

ティベリウス

言い回し: Caesar は文法の専門家ではありません。

値：管理者がどんなに高い地位に就いても、有能な人、専門家などの意見には従わなければなりません。

原産地： ラテン語から：Nee Ceasar nonsupragrammaticos。ローマの歴史家スエトニウス（ガイウススエトニウストランキル、c。70-c。140）は、このフレーズの誕生の状況を報告しています。しかし、同時にいた弁護士のアティ・カピトンは、ティベリウスが使用した表現がラテン語のスピーチの規範を満たさない場合、皇帝がそう言ったので、これからはそれ自体が規範になると宣言しました。文法家のポンポニウスは、ティベリウス自身に言及して断固として反対しました。

ランダムな表現：

私たちを美しくしてください。

値：

芸術の悪趣味について、美のためではなく「美」のために、美（鉄）の原始的な理解について。

原産地：

ウラジミール・ウラジミロヴィッチ・マヤコフスキー（3-1929）による劇（第1893幕）「お風呂」（1930）から：「メザリャンソワ。もちろん、芸術は人生を反映する必要があります。美しい人生、美しい生きている人々。美しい家畜を美しい上に見せてください。風景と一般的なブルジョアの衰退... イワン・イワノビッチはい、はい! 私たちを美しくしてください! ボリショイ劇場では、彼らは常に私たちを美しくしてくれます...」

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特別な技術は、実際の写真と「フォトショップ」を区別するのに役立ちます。それらのいくつかは、元のグラフィックデータのテクニカル分析に基づいています。事実は、さまざまなグラフィックツールが目に見えない痕跡を画像に残すということです. したがって、画像の変更の痕跡を見つけたり、XNUMX つの画像がいくつかの別々の部分から組み立てられていることを示したりすることができます。たとえグラフィカルな観点からはインストールが完全に行われたとしてもです。

比較的最近、新しいタイプの高品質の「偽物」、つまり機械学習手法を使用して生成された画像が登場しました。言い換えれば、ニューラルネットワークは、実際の画像と非常によく似た画像を作成することを学習した、または教えたということです。それらの識別の問題は、比喩的に言えば、結果がさまざまな部分から一緒に接着される古典的な「フォトショップ」とは異なり、ニューラルネットワークはほとんどゼロから完全な画像を作成できるという事実にあります. 敵対的生成ネットワークと呼ばれるタイプのニューラルネットワークは、この種のタスクに特に適しています。

このようなネットワークは、実際には XNUMX つのネットワークで構成されています。XNUMX つ目は生成的で画像の作成を学習し、もう XNUMX つの識別的ネットワークは最初のネットワークによって作成された画像と「実際の」画像を区別することを学習します。この競争力のある作業の結果、生成ネットワークは、場合によっては人が実際の画像と区別できない画像を作成できます。特に印象的なのは、人間の顔の生成に関するニューラルネットワークの作業の結果です。

ニューヨーク州立大学 (韓国) の研究者は、人間の顔の画像がニューラルネットワークによって生成されたものか、それとも本物の写真かを高い精度で判断する機械学習手法に基づく新しい手法を開発しました。研究者によって訓練されたニューラルネットワークは、合成の顔と実際の人物の写真との違いにうまく対処しました。

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