O'REILLY『ゼロから作るDeep Learning』4章のクラスを使ったら4セグメントLEDどころか7セグメントLEDの機械学習ができた！（その2） - 💙💛しいたげられたしいたけ

前回の記事 を書いた段階でも、他にもいろいろ気づきがあった。例えば『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』（以下「テキスト」）4.4 の勾配というのは、ベクトル解析でいう多次元の勾配と同じことだったのだ！ なんだか書いてみるとあたりまえのことだな。テキストP103で「勾配」という言葉が最初に出てきたときには、2変数の関数に対する勾配を数値微分によって求め、次の段階でP109で対象がニューラルネットワークに拡張されたため、気づくのが遅れた。ニューラルネットワークとしてはごく簡単な例とは言え、いきなり6変数（6次元）なのだ。それを自分で3変数（3次元）に引き下げて、遅まきながら「あっ、そうか」となった。ベクトル解析の授業で、6次元の例題なんてそうそう扱わないよね？ さらに言うと、数学（より狭くは幾何学）でいう「次元」と、プログラミング（より