制度の経済学と、世界を良くするための4つの要素
制度と経路依存性の話、機械学習の勾配降下法で考えることと似ていると感じました。
より良いパラメータに到達するための工夫が、現実社会で制度として存在してれている、もしくは勝手にそうなっていそう（ノイズを加えたり）、なのが面白いです。
面白い視点ですね！確かに勾配降下法も初期値とランダム性で落ちる局所解がすぐに変わる、というのがあった気がするので、その話ですかね？
まさにその話です！
アジェンダセッティングは初期値に、そして起業家の長期視点というのはパラメータの調整ステップ幅(学習率)を大きめに取ったりすることに、それぞれ対応している感じがしました。
あとはディープラーニングで層が増えていった際に勾配の伝達が途中で途切れてしまう問題に対して、層をスキップして接続する方法で極所解にハマることを避けたりしていて、それも現実社会に落とし込むと面白いかもと思いました。途中のレイヤーを飛ばして現場と意思決定層を繋ぐことなどがそれに当たる気がします。
す、すごい抽象化能力。これはめっちゃ面白いですね！＞途中のレイヤーを飛ばして現場と意思決定層を繋ぐことなどがそれに当たる気がします。
単純な疑問なんですが、昔のnoteの記事よりも意識的に読点（、）を多めに打っていますか？
p.s 文体が変わったなと思っただけなので気分を害されたらすみませんm(__)m
ありがとうございます。ちょっとその点は、時間があったら記事に書いてみますね。
制度と経路依存性の話、機械学習の勾配降下法で考えることと似ていると感じました。
より良いパラメータに到達するための工夫が、現実社会で制度として存在してれている、もしくは勝手にそうなっていそう（ノイズを加えたり）、なのが面白いです。
面白い視点ですね！確かに勾配降下法も初期値とランダム性で落ちる局所解がすぐに変わる、というのがあった気がするので、その話ですかね？
まさにその話です！
アジェンダセッティングは初期値に、そして起業家の長期視点というのはパラメータの調整ステップ幅(学習率)を大きめに取ったりすることに、それぞれ対応している感じがしました。
あとはディープラーニングで層が増えていった際に勾配の伝達が途中で途切れてしまう問題に対して、層をスキップして接続する方法で極所解にハマることを避けたりしていて、それも現実社会に落とし込むと面白いかもと思いました。途中のレイヤーを飛ばして現場と意思決定層を繋ぐことなどがそれに当たる気がします。
す、すごい抽象化能力。これはめっちゃ面白いですね！＞途中のレイヤーを飛ばして現場と意思決定層を繋ぐことなどがそれに当たる気がします。
単純な疑問なんですが、昔のnoteの記事よりも意識的に読点（、）を多めに打っていますか？
p.s 文体が変わったなと思っただけなので気分を害されたらすみませんm(__)m
ありがとうございます。ちょっとその点は、時間があったら記事に書いてみますね。