(簡易版)本記事では、2層ニューラルネットワークを実装していきます。前回の記事などではパーセプトロンという考え方をまとめました。今回あつかうニューラルネットワークとパーセプトロンは、何が異なるのでしょうか。実は、パーセプトロンとニューラルネットワークとは本質的には同じ構造のアルゴリズムを指します。(ステップ関数、シグモイド関数、ReLU関数、ソフトマックス関数)本記事では、ニューラルネットワークで使用される活性化関数についてまとめ、実装を行なっていきます。活性化関数とは、ニューラルネットワーク(もしくはパーセプトロン・ネットワーク)において、「入力信号の総和を出力信号に変換する関数」のことを言います。前回、パーセプトロンについて扱った記事で使用した図を以下に再掲します。本記事では、パーセプトロンとは何かということについて簡単にまとめた後、単層のパーセプトロンを実装します。パーセプトロンとは、1957年にアメリカのパーセプトロン氏によって考案されたアルゴリズムです。パーセプトロンは、複数の信号を入力として受け取り、一つの信号を出力するという単純なアルゴリズムになっています。DML実行時の内部イメージ本記事では、OracleDBにおいてDMLを実行したときの内部処理イメージをまとめます。select文を実行した時の内部処理の遷移についてです。下記の図が、遷移イメージです。ユーザー・プロセスからのSelect文の発行です。発行されたSelect文を解析します。OracleDBアーキテクチャのイメージ本記事では、OracleDBアーキテクチャの基本イメージについてまとめます。前後レコードとの演算結果をselectする本記事では、SQLで前後レコードとの演算を行う処理の実装を行って見ます。DBに存在するレコードそれぞれの相関を利用して処理を行おうとしたとき、一般的にはプログラムからSQLを使用してデータ群を取得し、プログラム内でforループを実装するなどして対応することと思います。本記事では、PythonでPostgreDBに接続する方法をまとめます。postgreDBを起動します。postgreDBの作成などについては、過去記事を参照してください。DB接続にあたっての必要な情報は次の通りです。Window関数の違いについて確認します。集約関数とは、いくつかのグループに分けられたデータ群を対象として、各グループにつき一つつの演算結果を返却する関数です。グルーピングは主にGroupBy句によって行われますが、GroupBy句を用いない場合でも集約関数を使用することができます。その時は、データ全体を一つのデータとみなします。GroupBy句について、簡単な説明とイメージ図で理解をまとめます。by句は、テーブル内のデータを特定の情報に基づき集約する機能を持ったSQLです。複数のレコードをいくつかのグループにまとめ上げる、と言い換えてもいいかもしれません。どんなデータベースなのかを簡単に確認したうえで、そのインストール方法と、データベースの起動から停止までの操作方法をまとめます。DB独自の方言的SQLは少なめです。