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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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勾配降下は、関数がより低い値を生成する場所を数値的に推定するアルゴリズムです。
つまり、ローカルが最小限であることがわかりますが、以前に見たようにnabla f =0∇f= 0を確立するときはそうではありません。
ミニシンボルを見つける代わりに、勾配の降下は数字で解に近づきます。

要約すると、勾配の減少は、目的関数を最適化するための反復方法です。目的は、関数を最小限に抑えるパラメーターの値を見つけることです。勾配の減少は、多くの自動学習および深い学習アルゴリズムで使用されます。

簡単な例：

あなたが山にいて、最も低い地点に到達したいと想像してください。勾配降下は、最も急な方向に下り坂を歩くようなものです。
各ステップでは、下り坂になる方向を見下ろして移動します。

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はい、そのテクニックは何を使用しますか？もちろんMLに加えて