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Original Text

And that “pure research” is utterly fascinating. Google this week demonstrated that its neural networks can generate downright trippy representations of images — Fergus said they “look super cool” — but fundamentally that work “doesn’t get you any further in solving the unsupervised learning problem,” Fergus said. It’s much harder, he said, to generate images that look real that images that look psychedelic.

To do this, Facebook is using not one but two trained neural networks — one generative, and one discriminative. You give the generative one a random vector, and it generates an image. The second one decides if the output image looks real.

Translation

そして「純粋な研究」は非常に魅力的である。Googleは今週彼らのニューラルネットワークが非常に幻覚的な画像表現を生成できることをでモンストレートした。Fergus氏は「その画像をとてもクールです」と評するが、根本的なところで「教師なし学習の問題を解くという点では何も前進していません」とも語っている。本物にも見えサイケデリックでもある画像を生成するのはもっと難しいことなのです、と同氏は述べる。

このため、Facebookでは1つではなく2つの訓練済みニューラルネットワークを使っている。1つは生成を担い、もう1つは判断を担う。生成担当に確率ベクトルを投入し、画像を生成する。2番目の方は出力された画像が本物に見えるかを判断する。

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Original Text

The good
In Nick Bilton’s “Hatching Twitter,” he quotes Facebook founder Mark Zuckerberg as saying:

“[Twitter is] such a mess – it’s as if they drove a clown car into a gold mine and fell in.”

The site was still constantly crashing. Indeed, it crashed the day Costolo was appointed CEO. It hadn’t figured out how to effectively monetize its rapidly growing user base. Just months after its first developers’ conference, the company had a confusing message about which services it would build and what would be left for third parties.

And on a fundamental level, Twitter was still quite confusing for new users.

Translation

良かったこと
Nick Bilton氏の著書「Hatching Twitter」の中で、Facebook設立者のMark Zuckerberg氏による次のようなコメントを引用している:

「(Twitterは)大いなる混乱だ - 彼らはまるでピエロの車で金山に向かい、勝手に転落しているようなものだ。」

サイトはしょっちゅうクラッシュしていた。実際、Costolo氏がCEOに指名された日もクラッシュした。急速に成長するユーザーベースをどのようにすれば効果的にマネタイズできるか分かっていなかった。実際、第1回デベロッパーカンファレンスの数ヶ月後に、どのサービスを自社開発し、何をサードパーティーに解放するかにてついて混乱を招くメッセージを発したりもしていた。

そして非常に根本的なレベルで、Twitterは新規ユーザーにとって非常にわかりにくいものだった。