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まき♂
擬人化焼肉漫画「ミート・イズ・マイン」をこよなく愛しながらも、自分のことが好きになれない27歳の由嘉里。同世代のオタク仲間たちが結婚や出産で次々と趣味の世界から離れていく現実を前に、仕事と趣味だけの生活に不安と焦りを感じた彼女は、婚活を開始する。しかし、参加した合コンで惨敗し、歌舞伎町の路上で酔いつぶれてしまう。そんな彼女を助けたのは、美しいキャバクラ嬢のライだった。ライとの出会いをきっかけに、愛されたいと願うホスト、毒舌な作家、街に寄り添うバーのマスターなど、さまざまな人たちと知り合い、関わっていくことで、由嘉里は少しずつ新たな世界を広げていく。
死とは一般的に言えば別れを象徴するものだが、こちらの作品で僕が感じたのは双方向のコミュニケーションが取れない状態の事を意味しているのではないか。由嘉里とライの関係性しかり、由嘉里とアニメの関係もそれに付随しているように感じる。陸で暮らす生き物と水中で暮らす生き物が一緒に暮らせないように、究極的には他者とは分かり合えない。そう言うとなんというか寂しく感じるがだからといって『想う』事を諦める理由にはならない。もちろんこれは僕の考え方だし全員がそれを出来るわけではないのも分かっているので押しつける気はない。でもそう考えられる僕にとってこの作品は好きなものを好きでいていいとそっと背中を押してくれる作品なのは間違いない。劇的に何かが変わるわけではないし、明確な答えを提示してくれるわけでもないので評価は高いがいまいちと感じる人もいるでしょう。でもそれで良いんだと思う。感じた事を受け入れて生きていくのが大事なんだと僕は思う。

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りり
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ズーシ

もちぬ
GNNGとは何の略?
GNNGは「グラフニューラルネットワーク」の略です。これは、グラフ構造を持つデータを扱うためのニューラルネットワークの一種で、特にノード間の関係性を学習するのに優れています。以下に、GNNGの主なポイントをまとめます。
用途: ソーシャルネットワーク分析、推薦システム、化学分子の特性予測など、さまざまな分野で利用されています。
特徴: ノードやエッジの情報を活用し、データの構造を考慮した学習が可能です。
利点: 従来のニューラルネットワークよりも、複雑な関係性を捉えるのが得意です。
この技術は、データの相互関係を深く理解するために非常に有用です。興味があれば、さらに詳しい情報を探してみるといいかもしれません!

ぶぼキ

ぐみま

はる🌞
自衛してね

シル@

セキセ
#阪神タイガース

の
GNNGの特徴は?
GNNGは、特に以下のような特徴があります。
技術的な基盤: GNNGは、グラフニューラルネットワーク(GNN)を基にした技術で、データの関係性を重視しています。これにより、複雑なデータ構造を効果的に処理できます。
応用範囲: GNNGは、ソーシャルネットワーク分析、推薦システム、バイオインフォマティクスなど、さまざまな分野で利用されています。特に、ノード間の関係性を考慮することで、より精度の高い予測が可能です。
効率性: GNNGは、従来の機械学習手法に比べて、データのスケーラビリティが高く、大規模なデータセットでも効率的に学習できます。
柔軟性: モデルの設計が柔軟で、特定のタスクに応じてカスタマイズが可能です。これにより、さまざまな問題に対して適応できます。
これらの特徴により、GNNGはデータ分析や機械学習の分野で注目されています。

リラ・
ウィッグ忘れない、絶対!!
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