この項目では、文化の伝播や情報伝達における情報単位としてのミームについて説明しています。 ルルティアのアルバムについては「ミーム (ルルティアのアルバム)」をご覧ください。 アラビア文字のミームについては「م」をご覧ください。 インターネットでのミームについては「インターネット・ミーム」をご覧ください。 エジプト文字。言語は、ミームの一種である[1]。 ミーム（meme）とは、脳内に保存され、他の脳へ複製可能な情報であり[2]、例えば習慣や技能、物語といった社会的、文化的な情報である[3]。『日本大百科全書』における人工知能研究者の中島秀之の説明によると、ミームは文化的自己複製子であり、ミームは比喩(ひゆ)ではなく遺伝子と同じく実体である[4]。『利己的な遺伝子』によれば、ミームは脳神経回路の型である[5]。ミームが脳の外へ複製された具体例としては衣服、壺、アーチ、宗教的行動、科学者の講演

この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 独自研究が含まれているおそれがあります。（2015年6月） あまり重要でない事項が過剰に含まれているおそれがあり、整理が求められています。（2015年6月） IMRAD（IPA: /ˈɪmræd/、（イムラッド）は、文章構成 (Organization) の型式 (Style) の名称の1つである。IMRADの名前は、Introduction, Methods, Results And Discussionの略に因む。その名前の由来通り、IMRAD型の文章は、その骨格部が、少なくともIntroduction, Methods, Results, Discussionの4つの部分に分かれることを特徴とする。主に実証研究に基づく自然科学、工学、医学、社会科学、一部の人文科学の論文において、この形式に従った章立てが、

バックプロパゲーション（英: Backpropagation）または誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）[1]はニューラルネットワークの学習アルゴリズムである[2]。 概要[編集] バックプロパゲーションは数理モデルであるニューラルネットワークの重みを層の数に関わらず更新できる（学習できる）アルゴリズムである。ディープラーニングの主な学習手法として利用される。 そのアルゴリズムは次の通りである： ニューラルネットワークに学習のためのサンプルを与える。 ネットワークの出力を求め、出力層における誤差を求める。その誤差を用い、各出力ニューロンについて誤差を計算する。 個々のニューロンの期待される出力値と倍率 (scaling factor)、要求された出力と実際の出力の差を計算する。これを局所誤差と言う。 各ニューロンの重みを局所誤差が小さくなるよう調整する。 より大きな重みで接続された前段のニ

活性化関数（かっせいかかんすう、英: activation function）もしくは伝達関数（でんたつかんすう、英: transfer function）とは、ニューラルネットワークのニューロンにおける、入力のなんらかの合計（しばしば、線形な重み付け総和）から、出力を決定するための関数で、非線形な関数とすることが多い。 概要[編集] よく使われているモデルでは、人工ニューロンは1つ以上の入力を受け取り（1つ以上の樹状突起に相当）、それらの重み付け総和から、活性化関数を通して、出力を生成する。 数式では、以下のが活性化関数。 古典的にはステップ関数が提案された。他にもいろいろと考えることはできる。1986年のバックプロパゲーションの発表以降はシグモイド関数が最も一般的だった。現在はReLU（ランプ関数）の方が良いと言われる[1]。活性化関数は単調増加関数が使われる事が多い。必ずしもそうしな

澁谷工業株式会社（しぶやこうぎょう）は、石川県金沢市に本社を置く日本の機械メーカーである。 ボトリングシステム（飲料、調味料、医薬品、化粧品などの液体充填システム）の製造で国内トップシェアであり、世界でも大きなシェアを占める。 近年では、iPS細胞を用いた再生医療の機械装置メーカーとして世界初の技術をいくつか開発している。 JPX日経中小型株指数の構成銘柄の一つ[1]。 概要[編集] 1931年に創業した、蒸した酒米を広げる際に使う麻布を扱う「澁谷商店」が前身である[2]。 1953年、2本の一升瓶の内外を同時に洗浄できる「二連式瓶洗機」を開発し、当時手洗いだった中小メーカーの作業効率化に貢献した[3]。「二連式瓶洗機」は2011年、石川県の「いしかわモノづくり産業遺産」に認定された[3]。 1955年にボトリングシステムの市場に参入[4]。この頃は三菱重工業、日立造船など10社を超える企