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JavaScriptでニューラルネットワーク : synaptic.jsですぐに作れる手書き数字分類器 | POSTD
ニューラルネットワークは複雑な非線形問題を解決する可能性を提供してくれるもので、信号の分類や時系列的な予測、パターン認識など様々な領域で利用できます。ニューラルネットワークは人間の脳から着想を得たモデルで、接続された複数のニューロンから構成されます。ネットワークには入力ニューロンの層(情報が入ってくるところ)と出力ニューロンの層(結果が得られるところ)、そしてその間にある「隠れ層」と呼ばれるいくつかの層があります。 より深い理解のために、 Neural Networks and Deep Learning をチェックすることをお勧めします。 ここ数年、ニューラルネットワークを色々な目的のために作成・訓練・利用する助けになるJavaScriptフレームワークがいくつも開発されました。このブログ記事では、画像の分類のためにネットワークをセットアップする方法を学んでいきます。 ニューラルネットワ
JavaScript(ES2015)でvarやletを使う必要はほぼ無い - id:anatooのブログ
ES2015でvarやletを使う場面はほとんど無いので、まずconstを使う。constだとダメな場合にはletを使う。 背景 ES2015では、変数を宣言するための文法としてconstとletが導入された。 const foo = 'foo'; let bar = 'bar'; constは再代入できない変数を宣言できる。letは再代入できる変数を宣言できる。 const foo = 'foo'; foo = 'hoge'; // ERROR let bar = 'bar'; bar = 'hoge'; // OK あれ、じゃあvarとletは同じなの？っていうとそうではなく、letやconstはvarとは違って、関数スコープよりも細かなブロック単位のスコープを提供する。例えばconstやletを使うと、if文やfor文などのブロック中でのみ有効な変数を宣言できる。 で、プロジェクトに
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ReduxでlocalStorageにstateのスナップショットを保存する - Qiita
