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Toshizo

Toshizo

#GRAVITY日記
#おはようございます

「許し合いそして認め合う」
そんな綺麗事だけの戯言、、、

「自分への不当な評価」
自分が想い描く価値とのギャップで苦しむ実情、、、

人生は決して自分が想い描いた真実、、、
に誰もが答えを見出せるものではない。

残酷な言い方だが、生まれたその刹那から
人それぞれの生きる台本が用意されている。

そしてその台本はいつ何時にも、登場人物が
貴方に許可なく1ページ、1ページ消し去る事ができないその人専用のインクで書き足していく。

書き込む人が貴方と共感して、美しい感受性のシンフォニーを奏でる事ができる人物なら、それ程悩む必要がないだろう。

でも
人生って逃道を塞いでしまいそうな、同じ空間、同じ空気を共有せざるを得ない登場人物が現れてしまうもの。

よく人は
その人を「理解」して「許し合う」事がお互いの距離を縮める最大の近道と、殆どの書物、カウンセラーが用意する、貴方の心の苦痛の叫びとかけ離れた金切文句が飛び交う。

でも己が「優しさ」で相手にどんなに投げかけても、相手の心の奥底に突き刺さらない事なんて
無数にある。


それだけならまだいいが(決してよくないけど)
そういう相手は貴方を「不当評価」して、
分かち合うなんて微塵もない、
貴方の優しさが全く届かない、
それが、この世で起こる多くの事象だろう。

貴方はその相手の為に自分を責める、自分への
「嘘」、「偽」を包み込み貴方自身の生きる
生命の糧が蝕まれてしまう。

真面目で義を重んじる人ほど陥りやすい
無理な優しさ、、、。

助言をどんなに謙虚な想いで受け入れても
結局は「貴方が何をすべきか」が、
苦悩から逃れる術は無いと
僕一個人は想う。


そんな時は、こんな貴方の人生にとって何の役に立たない書き込まれたページを破り捨てようよ。

人生の台本の余白に貴方が見つけた「光」
を加筆して現状を変える勇気を見つけ出そう。

勿論、外部からの助言で何かしらの
解決の気づきを得るかもしれない。

自分の無理する「優しさ」だって真実の「優しさ」だけど、己の心を木っ端微塵に破壊してしまう危険が常に点在する。

数年前にヒットしたドラマを倣い
「逃げるは恥だが役にたつ」を
己の心の安寧を大事にして

「逃げることもまた義、己を心の闇から救い出す」

人間関係が奏でる不協和音の修繕方法は
そんな気がするんだ、、、僕は。

この世の条理がピペットで人それぞれに
落とす幸せの水滴の量は違う。

つまり人は不公平の世の中で生きていかねばならない。

人は人生の台本に自ら、決して消すことができない「貴方の色」のインクで
余白の至るところに貴方が幸せになる「優しい言葉」
を埋め尽くして欲しい。

心の純粋さから己に苦悩する人々が
幸せの優しさに満たされる人生の時空に
身を委ねる、世の中の新しい摂理が

生まれますように、、、、、。

そして人が人の優しさを紡ぐ事が
自然の理として誰もが享受できる
世の中が生まれますように、、、、。

それが
人と人が
「許し合い、認め合う」条理が
唯一の存在する人生の時空間、、、、。

#尾崎豊 「誕生」

貴方が生まれた訳を
自ら壊さないように。

生きることへの苦痛で
自分の本質を見失った貴方が
救われる世の原理が生まれること。

それが僕の願い、、、。
GRAVITY

誕生

尾崎豊

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コメント

ととまるこ

ととまるこ

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逃げるは恥だが役にたつ なるほど[照れる]共感します

返信
Toshizo
Toshizo
コメントありがとうございます。 そうですね。 人は無理しすぎないのがいいのかも、です。
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柊翔

柊翔

1 GRAVITY

尾崎は良いよね

返信
Toshizo
Toshizo
こんにちは! はい🙂‍↕️ 大好きです。
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てつさ

てつさ

最近、自然言語処理に興味があってTRANSFORMERSONEについて調べたんだけど、自己注意機構で文脈を理解するってすごいよね!翻訳や要約に役立つって聞いて、試してみたくなった!他に使ってる人いる?
TRANSFORMERSONEの仕組みはどうなっているの?
TRANSFORMERSONEは、主に自然言語処理や機械学習の分野で使われるモデルで、特にトランスフォーマーアーキテクチャに基づいています。以下にその仕組みを簡単に説明します。 トランスフォーマーアーキテクチャ: トランスフォーマーは、自己注意機構(Self-Attention)を利用して、入力データの中で重要な部分に焦点を当てることができます。これにより、文脈を理解しやすくなります。 エンコーダーとデコーダー: TRANSFORMERSONEは、エンコーダーとデコーダーの2つの部分から構成されています。エンコーダーは入力データを処理し、デコーダーはその情報を基に出力を生成します。 自己注意機構: 自己注意機構は、各単語が他の単語にどれだけ注意を向けるべきかを計算します。これにより、文の意味をより深く理解することが可能になります。 トレーニング: 大量のテキストデータを用いてトレーニングされ、文脈を理解する能力を高めます。トレーニング中に、モデルは正しい出力を生成するためのパターンを学習します。 応用: 自然言語生成、翻訳、要約など、さまざまなタスクに利用されます。特に、文脈を考慮した応答生成が得意です。 このように、TRANSFORMERSONEは、トランスフォーマーの強力な機能を活かして、自然言語処理の多くの課題に対応できるように設計されています。
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