ライブラリーを使わずにPythonでニューラルネットワークを構築してみよう – Mojiブログ
コードはこちら: 全てのコードはGithub上のIpython Notebookでも公開しています。 この投稿では、1から3階層のシンプルなニューラルネットワークを構築します。出てくる全ての数学の解説はしませんが、可能な限り必要な部分は、わかりやすく説明したいと思います。数学の詳細が気になる方は、英語が多いですが参考になるリンクを下記で記載します。 この投稿の読者は最低限、微分と機械学習の基礎（クラシフィケーションや正則化など）を知っていると仮定します。更にGradient Descent（勾配降下法）のような最適化技術を知っていれば、なお良しです。ただ上記を知らなくても、ニューラルネットワークに興味のある方なら楽しめる内容だと思います。 それではまず、なぜ一からニューラルネットワークを構築する必要があるのでしょうか？後の投稿で PyBrain や Tensorflow のようなニューラル
ビジネスお役立ち情報：CAD/設計Info「ノンヒストリー型 VS ヒストリー型 あなたのモデリングツールはどちら？」 ─ 株式会社大塚商会 お客様マイページ
ノンヒストリー型 VS ヒストリー型 あなたのモデリングツールはどちら？ 3D CADのモデリングスタイルには、フィーチャ（形状要素）履歴を持たない「ノンヒストリー型」と、履歴を持つ「ヒストリー型」がある。それぞれの特徴と、その使い分け方を見ていこう。 形を作るのが目標 ノンヒストリー型CADを使う 形にプロセスも持たせる ヒストリー型CADを使う 設計に求められる要件でどちらのツールも使いこなす 形を作るのが目標 ノンヒストリー型CADを使う ノンヒストリー型の3D CADは、フィーチャの履歴や親子関係に制約されず、作りたい形状を自由に定義していくモデリングスタイルになる。最終的なモデリング形状だけが焦点となり、2D CADの延長線上でも操作できるようになっている。 その特徴は、良くも悪くも「履歴のないこと」だろう。モデルデータは最終形状しか保持しないため、変更箇所を切り貼りするように形
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