論文の概要: Building a Neural Network from Scratch: Implementation, Evaluation, and Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16682v1
• Date: Sat, 18 Jul 2026 07:31:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.227162
• Title: Building a Neural Network from Scratch: Implementation, Evaluation, and Optimization
• Title（参考訳）: Scratchによるニューラルネットワークの構築 - 実装,評価,最適化
• Abstract要約: 本稿では,スクラッチから完全に実装された自己完結型ニューラルネットワークフレームワークを提案する。 この実装は、多層アーキテクチャ、多様なアクティベーション関数、最先端のモジュラリティを含む、すべての必須コンポーネントを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913755431537592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The widespread adoption of high-level deep learning libraries, while accelerating model development, has increasingly abstracted away the internal mechanics of neural networks, creating a gap between practical usage and fundamental understanding. To address this, the paper presents a self-contained neural network framework implemented entirely from scratch -- without relying on automatic differentiation or pre-built deep learning modules. The implementation encompasses all essential components, including multi-layer architectures, diverse activation functions, regularization techniques, and state-of-the-art optimizers. Beyond serving as a pedagogical instrument that demystifies forward/backward propagation, gradient dynamics, and optimization landscapes, the framework demonstrates robust performance when applied to a multi-class classification task, successfully validating its correctness, numerical stability, and generalization across varied configurations. The extensible design and clean modularity further position it as a reliable baseline for educational purposes and future research exploration.
• Abstract（参考訳）: 高レベルのディープラーニングライブラリの普及は、モデル開発を加速する一方で、ニューラルネットワークの内部メカニズムを抽象化し、実用的な使用法と基本的な理解のギャップを生じさせている。 これを解決するために、自動微分や事前構築されたディープラーニングモジュールに頼ることなく、スクラッチから完全に実装された自己完結型ニューラルネットワークフレームワークを提案する。 この実装は、多層アーキテクチャ、多様なアクティベーション機能、正規化技術、最先端のオプティマイザを含む、すべての必須コンポーネントを含んでいる。 このフレームワークは、前方/後方伝播、勾配ダイナミクス、最適化ランドスケープをデミスティクスする教育機器として機能するだけでなく、多クラス分類タスクに適用された場合の堅牢な性能を示し、その正確性、数値安定性、様々な構成における一般化をうまく検証する。 拡張可能な設計とクリーンなモジュール性により、教育目的と将来の調査のための信頼性の高いベースラインとして位置づけられる。

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