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ピーター・マック・グローとカレブ・ウォーレンの良性違反の仮説を説明します
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良性違反の仮説は、ユーモア心理学の2人の研究者であるピーター・マクグローとカレブ・ウォーレンによって開発された理論であり、なぜ私たちが通常不適切または受け入れられないと思うことを楽しいと思う理由を説明しようとします。この理論によれば、社会的規範が「良心的な」方法で侵害されたとき、つまり誰にも本当のまたは大きな損害がないときにユーモアが生じます。

良性違反は、社会的および文化的な期待に反する行為と見なすことができますが、それは人々の完全性や社会構造に対する深刻な脅威を表していません。たとえば、二重感覚言語の曖昧さや、ユーモラスな方法でステレオタイプをock笑するコメディの行為で演じる冗談ですが、悪い意図はありません。

良性違反仮説によれば、このタイプの行為は、彼らを知覚する一般の人々の感情的な反応を引き起こし、それは社会的規範への挑戦の経験と組み合わされます。この感情の混合は笑いを生み出し、このようにして、他の状況ではそうでないものが面白いものを見つけることができる理由が説明されています。

要約すると、良性違反の仮説は、ユーモアは私たちが安全に社会的規範を経験し、違反することを可能にする遊びの形であることを示唆しています。
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勾配降下の手法を簡単に説明します。
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勾配降下の手法は、目的関数を最適化するために自動学習で使用される数学的アルゴリズムです。勾配降下の背後にあるアイデアは、エラーまたはコスト関数を最小限に抑える関数のパラメーターの値を見つけることです。

あなたが山を持っていて、表面上で最も低いポイントを見つけたいと想像してください。勾配の降下は次のように機能します。山のランダムなポイントから始めて、より急な下降傾斜がある方向を見て、その方向に歩いてみます。それから、あなたは再びあなたの周りを見るでしょう、あなたは最も急な下降する斜面で新しい方向を見つけ、再びその方向に歩きます。山の中で最も低い地点が見つかるまで、このプロセスを繰り返します。

自動学習では、山は目的関数を表し、最低点は最適なソリューションを表します。目的関数のパラメーターは、アルゴリズムの各反復で調整され、勾配の方向（つまり、最も急な勾配の方向）に基づいて小さなステップで最適なポイントに向かって歩きます。このプロセスは、ローカルまたはグローバルの最小値に達するまで繰り返されます（山の最低点）。