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。Learning(49)ニューラルネットワークを勉強した後に、実際の系を学習させる際に問題になるのがネットワークの構造です。最初から複雑な系にてどのような構造が全く検討がつかないので、本稿では最も簡単な1変数関数を用意し、実際に様々なニューラルネットワーク構造で試してみます。学習回数に対する損失値をグラフ化して学習効果を確かめます。※独立したネットワークを10個用意してそれぞれ個別に学習させて、学習効果の高かった上位5つの「学習回数」vs「損失値」をグラフ化します。「1-200-1」型でほとんど表現できることが確認できました。・中間層のユニット数に依らず学習は安定している。・100,000回学習後の学習効果は中間層のユニット数が200個の場合が一番良い。ユニット数は多いほど良いわけではない。・その理由は出力に直結するユニット数が多いほど誤差が収束しづらくなると考えられる。・中間層の層数を増やす。プログラムソース(C++)・http://www.natural-science.or.jp/files/NN/FFNNs_epoch_Functions.zip※VisualStudio2017のソルーションファイルです。GCC(MinGW)でも動作確認しています。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。