向坂伸行はヘルパーとしても時々病院に通っている。病院から戻った早々、実家の引っ越しの片づけの続きを再開する。伸行の母が仕事をやめるため、ここを引っ越すことになったのだ。自分の部屋を片付けていると、ふと大好きな本の下巻だけがなくなっていることに気付く。下巻の内容を思い出そうとするが思い出せず、とうとう片付けそっちのけで上巻、中巻を読みふけってしまう。本を読み終えても下巻の内容が思い出せず、気になる伸行はネットで内容の検索を始めたところ、ひとみが管理人のサイト「レインツリーの国」を偶然発見し、とても共感する。サイトにはメッセージボタンがあったため感想を書き溜めておいた。後日、本業の仕事の帰宅後に一杯やりながら、感想メールのハンドルネームを考えていたところ、ふと名前を思いつきメールに書き込んだところ、勢い余って送信ボタンまで押してしまう。メール送信後、気持ち悪がられるのでは、と後悔する反面、返事がもらえるのでは、と期待する伸行だったが、返事はなかなかこず、あきらめかけていたころひとみからの返事が入る。大喜びの伸行はすぐに返信しようとするが、会社の先輩は、返信は夜9時まで待てという。伸行は先輩の忠告通り夜9時まで待って返信を送ったが、ひとみからはすぐ返事が届き、2人はとても盛り上がる。会ったことのないひとみがどんな人なのか、思いをはせながらメールのやり取りを続ける伸行だったが、とうとう、会いたいというメールを送ってしまう。そのとたん、ひとみからの返事はこなくなってしまった。メールがこなくなって5日目、会社の先輩に話したところ社内の懇親会に誘われ、そこで社内の女の子に気に入られるが相手にせず、場の雰囲気を壊してしまう。懇親会からの帰りの電車の中で、ひとみにお詫びのメールをどう入れようか悩んでいたところ、ついにひとみからの返事が届き、2人は青山の本屋で会うことになったのだった。
2000年、グランプリ・ド・リョディオ(Grand Prix de Llodio)終了後、ナンドロロン陽性により、6ヶ月間の出場停止処分を受ける。2002年にもドーピング疑惑により6ヶ月出場停止となっている。
河内淳一のディスコグラフィー（かわうちじゅんいちのディスコグラフィー）は河内淳一がこれまでソロ名義で発売した全作品についてまとめた項。発売日はすべてオリジナル版の日付を示している。また、芸名を用いていた時期の作品もここに含めている。
市内には2つのパブリックと1つの私営ゴルフコースがある。パブリックのパラダイス・バレーとランチョ・ソラノ・ゴルフコースはザガット・サーベイで「アメリカのベスト・ゴルフコース」に、2004年のゴルフ・ダイジェスト・マガジンでは3,5星に、またソラノ郡では毎年1位と2位に投票で押されている。
フェアフィールドの公立学校はフェアフィールド・ススン統合教育学区とトラビス統合教育学区に属している。地域の高校は6校、中学校は5校ある。セム・イェト継続学習校とメアリー・バード・コミュニティ昼間学校はフェアフィールド・ススン統合教育学区に属し、バンデン高校はトラビス統合教育学区に属し、トラビス空軍基地の近くに位置している。近辺にある大学としてはカリフォルニア海事大学、カリフォルニア大学デービス校、同バークレー校、カリフォルニア州立大学サクラメント校、同イーストベイ校、同ソノマ校、トリニニティ・カレッジ・オブ・メッセージ、セントメアリーズ・カレッジ、フェニックス大学、およびハップマン大学がある。トリニティ・バイブリカル大学とソラノ・コミュニティ・カレッジの主キャンパスも市内にある。
フェアフィールドは多様な経済基盤が有り、政府、製造業、医療、小売業、専門店と商業施設の建設部門が主な雇用主である。アンハイザー・ブッシュ社が大規模なバドワイザーの醸造設備を操業しており、クロロックス社はブリーチ商品を製造し、ジェリーベリー・キャンディ会社はそのお家芸であるゼリービーンズを製造している。
最急降下法は、関数の極小値を探し出すための一次の反復的最適化アルゴリズムである。ニューラルネットワークでは、非線形活性化関数が可微分であるという条件で、重みに関する誤差の微分係数に比例して個々の重みを変化させることによって誤差項を最小化するために使うことができる。これを行うための様々な手法はワーボス、ウィリアムス、ロビンソン、シュミットフーバー、ホッフライター、パールマターらによって1980年代と1990年代初頭に開発された。標準的手法は「通時的誤差逆伝播法（Backpropagation through time、BPTT）」と呼ばれ、順伝播型ネットワークのための誤差逆伝播法の一般化である。誤差逆伝播法と同様に、BPTTはポントリャーギンの最小値原理の後ろ向き連鎖（reverse accumulation）モードにおける自動微分の実例である。計算コストがより高いオンライン版は「実時間リカレント学習（Real-Time Recurrent Learning、RTRL）」と呼ばれる。これは、積み重ねられた接ベクトルを持つ前向き連鎖（forward accumulation）モードにおける自動微分の実例である。BPTTとは異なり、このアルゴリズムは時間について局所的だが、空間については局所的でない。この文脈において、空間について局所的とは、単一ユニットの更新計算量が重みベクトルの次元において線形であるように、ユニットの重みベクトルが結合されたユニットとユニットそれ自身に蓄えられた情報のみを用いて更新できることを意味する。時間について局所的とは、更新が連続的に（オンラインで）起こり、BPTTのように任意の時間地平線内の複数の時間ステップではなく最も近い時間ステップにのみ依存することを意味する。生物学的ニューラルネットワークは時間と空間の両方に関して局所的であるように見える。偏微分の再帰的計算について、RTRLはヤコビ行列を計算するために時間ステップ毎にO(隠れ層の数 × 重みの数) の時間計算量を持つのに対して、BPTTは任意の時間地平線内の全ての順方向活性化を記憶するという代償を払って、時間ステップ毎にO(重みの数) しか取らない。BPTTとRTRLの中間の計算量を持つオンラインハイブリッド版や、連続時間版が存在する。標準的なRNN構造に対する最急降下法の大きな問題は、誤差勾配が重要な事象間の時間差の大きさに伴い指数関数的に急速に消失することである。BPTT/RTRL混成学習手法を組み合わされたLSTMはこれらの問題の克服を試みている。この問題は、ニューロンの文脈をそれ自身の過去状態に減らすことによって独立回帰型ニューラルネットワーク（IndRNN）でも解決され、次にニューロン横断的情報は続く層において探索できる。長期記憶を含む異なる範囲の記憶は勾配消失および爆発問題を起こさずに学習できる。因果的再帰誤差逆伝播法（causal recursive backpropagation、CRBP）は、局所的に回帰したネットワークのためにBPTTおよびRTRL枠組みを実装し、組み合わせる。CRBPは最も一般的な局所回帰型ネットワークと連携する。CRBPアルゴリズムは大域誤差項を最小化できる。この事実はアルゴリズムの安定性を向上し、これは局所フィードバックを持つ回帰型ネットワークのための勾配計算技法に関する統一的な概観をもたらす。任意の構造を持つRNNにおける勾配情報の計算のためのある手法は、シグナルフローグラフ図式導出（signal-flow graphs diagrammatic derivation）に基づく。この手法はBPTTバッチアルゴリズムを用い、ネットワーク感度計算に関するLeeの定理に基づく。これはWanおよびBeaufaysによって提案されたが、その高速なオンライン版はCampolucci、Uncini、およびPiazzaによって提案された。