科学を切り口とした地域づくりを目指す、若手主体の団体です。―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」を参考にを独習していきたいと思います。本書籍ではプログラミング言語としてPythonが利用されていますが、本項ではJavaScriptで実装していきます。準備3:多変数関数の数値微分と極小値の探索1.1層ニューラルネットワークの実装(バイアスなし、活性化関数なし、学習なし)2.1層ニューラルネットワークへのバイアスと活性化関数の追加3.1n1型2層ニューラルネットワークの実装(学習なし)4.1変数関数を学習させてみる1:勾配法による学習計算アルゴリズム5.1変数関数を学習させてみる2:勾配法による学習計算アルゴリズムの実装6.1変数関数を学習させてみる3:ニューロン数による学習効果の違い7.誤差逆伝搬法(バックプロパゲーション)の導出8.順伝播型ニューラルネットワーク「FFNNクラス」の実装(JavaScript)9.三角関数のサンプリング学習(WebWorkersによる並列計算)10.学習後の各層ニューロンの重みの可視化11.層数とニューロン数による学習効果の違い入力層、隠れ層、出力層のモデル前項では入力層と出力層が直結したモデルでした。続いて、入力層と出力層の間にもう1層挟み込まれたモデルを考えます。その中でも元も単純な入力層と出力層のニューロンが1つ、挟み込まれた1層(隠れ層)のニューロンがn個のモデルを想定します(「1n1型」ニューラルネットワークと呼ぶことにします)。このモデルを用いて次項では任意の関数を学習させてみます。計算アルゴリズム上記のモデルにおける入力層(0層目)に対する隠れ層(1層目)と出力層(2層目)のニューロン値は次の計算式で与えられます。出力層の活性化関数を与えることでNNクラスを定義します。V_out;}計算チェック第1層(隠れ層)のニューロン数を指定すると、それに必要な重みとバイアスを多重配列を生成して、-0.5から0.5まで値をランダムに与えます。―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」p.71まで)。入力層(ニューロン1個)へのインプットを1としてコンソール(「F12」で表示)に出力します。仙台の子ども13万人で少子化進む」(令和元年9月・10月号)にて活動が紹介されました。地域の実践者たち」(令和元年9月1日朝刊)にて活動が紹介されました。国際イノベーションコンテスト」国内予選で第2位&第3位入賞。