stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
回帰型ニューラルネットワーク
構造 > エルマンネットワークとジョーダンネットワーク

エルマン（英語版）ネットワークは、一連の「文脈ユニット」（右図中のu）を追加した3層ネットワーク（右図中でx、y、zとして垂直に配置されている）である。中央（隠れ）層は1の重みに固定されたこれらの文脈ユニットに結合されている。個々の時間ステップにおいて、入力は順伝播され、学習規則が適用される。固定された逆結合は文脈ユニット中の隠れユニットの以前の値のコピーを保存する（これは、それらが学習規則が適用する前に結合を通じて伝播されるためである）。したがって、ネットワークは一種の状態を維持することができ、これによって標準的な多層パーセプトロンの能力を超える時系列予測といった課題を実行することが可能となる。
ジョーダン（英語版）ネットワークはエルマンネットワークと似ている。文脈ユニットは隠れ層の代わりに出力層から入力を得る。ジョーダンネットワーク中の文脈ユニットは状態層とも呼ばれる。それらはそれら自身への回帰的結合を持つ。
エルマンネットワークとジョーダンネットワークは「単純回帰型ネットワーク（SRN）」としても知られている。
変数および関数
x_{t}: 入力ベクトル
h_{t}:隠れ層ベクトル
y_{t}: 出力ベクトル
W、 U、および b: パラメータ行列およびベクトル
\sigma _{h}および \sigma _{y}: 活性化関数
構造 > ホップフィールド

詳細は「ホップフィールドネットワーク」を参照
ホップフィールドネットワークは全ての結合が対称的なRNNである。定常入力を必要とし、複数パターンの配列を処理しないため、汎用RNNではない。ホップフィールドネットワークは収束することを保証している。もし結合がヘッブの学習を用いて訓練されるならば、ホップフィールドネットワークは結合変化に抵抗性のある頑強な連想メモリとして機能することができる。
構造 > ホップフィールド > 双方向連想メモリ

詳細は「双方向連想メモリ」を参照
Bart Koskoによって発表された双方向連想メモリ（bidirectional associative memory、BAM）ネットワークは、ベクトルとして連想データを貯蔵するホップフィールドネットワークの一変型である。双方向性は行列とその転置行列を通って情報が流れることから来ている。典型的には、双極符号化（英語版）が連想対の二値符号化よりも選好される。最近、マルコフ飛び（ステッピング）を用いた確率的BAMモデルが増強したネットワーク安定化ために最適化され、現実世界の応用と関わりを持った。
BAMネットワークは2つの層を持ち、そのうちのどちらかを、連想を思い出し、もう一方の層上へ出力を生成するための入力として動作させることができる。
構造 > エコー状態

詳細は「エコー状態ネットワーク」を参照
エコー状態ネットワーク（英語版）（Echo state network、ESN）は、疎らに結合されたランダム隠れ層を持つ。出力ニューロンの重みは変更可能な（訓練可能な）ネットワークの一部でしかない。ESNは特定の時系列の再現に秀でている。スパイキングニューロンのための派生形式は液体状態マシン（英語版）として知られる。
構造 > 独立RNN (IndRNN)

独立回帰型ニューラルネットワーク（Independently recurrent neural network、IndRNN）は、従来の完全結合型RNNにおける勾配消失および爆発問題に対処する。1つの層中の個々のニューロンは（この層中の他の全てのニューロンへの完全な結合の代わりに）文脈情報としてそれ自身の過去状態のみを受け取り、ゆえにニューロンは互いの履歴に独立である。勾配バックプロパゲーションは、長期または短期記憶を保持するため、勾配消失および爆発を避けるために制御することができる。ニューロン間情報は次の層において探索される。IndRNNはReLUといった非飽和非線形関数を使って確実に訓練することができる。スキップコネクションを使うことで、深いネットワークを訓練することができる。
構造 > 再帰型

詳細は「再帰型ニューラルネットワーク」を参照
再帰型ニューラルネットワーク（英語版）（recursive neural network）は、トポロジカル順序で可微分なグラフ様構造を横断することによって、同じ一連の重みを構造に再帰的に適用することによって作られる。このようなネットワークは典型的に自動微分の反転モードによって訓練することもできる。再帰型ニューラルネットワークは、論理項といった構造の分散表現を処理することできる。再帰型ニューラルネットワークの特殊な場合が、構造が直鎖に対応するRecurrent（回帰型）NNである。再帰型ニューラルネットワークは自然言語処理に応用されてきた。再帰型ニューラルテンソルネットワークは、木中の全てのノードに対してテンソルベースの合成関数を使用する。
構造 > ニューラルヒストリーコンプレッサ

ニューラルヒストリーコンプレッサ（neural history compressor）はRNNの教師なしスタックである。入力レベルにおいて、前の入力から次の入力を予測することを学習する。この階層型構造において一部のRNNの予測不可能な入力のみが次のより高いレベルのRNNへの入力となる。したがって、極めてまれにしかその内部状態は再計算されない。ゆえに、個々のより高位のRNNは下位RNN中の情報の圧縮表現を学ぶ。これは、入力配列がより高レベルにおける表現から正確に再構成できるような方法で行われる。
このシステムは、記述長またはデータの確率の負の対数を効果的に最小化する。入ってくるデータ配列中の多量の学習可能な予測可能性を考えると、最高レベルのRNNは、重要な事象間に長い間隔がある深い配列でさえも容易に分類するために教師あり学習を用いることができる。
このRNN階層を2つのRNN、「意識的」チャンカー（高位）と「無意識的」オートマタイザー（下位）に抜き出すことが可能である。チャンカーがオートマタイザーによって予測不可能な入力の予測と圧縮を学習すると、次にオートマタイザーは次の学習フェーズにおいて追加ユニットを通して、よりゆっくりと変化するチャンカーの隠れ層を予測または模倣することになる。これによってオートマタイザーが、長い間隔を超えて適切な、めったに変化しない記憶を学習することが容易になる。次に、チャンカーが残った予測不可能な事象に注視できるように、これはオートマタイザーが以前は予測不可能だった入力の多くを予測できるものとするのを助ける。
生成モデルは、1992年に自動微分またはバックプロパゲーションの勾配消失問題を部分的に克服した。1993年、こういったシステムは時間方向に展開されたRNN中に1000を超える後続層を必要とする「非常に深い学習」課題を解決した。
構造 > 二次RNN

二次（second order）RNNは、標準的な重み w{}_{ij}の代わりにより高次の重み w{}_{ijk}を用い、状態は積となる。これによって、訓練、安定性、表現において有限状態機械への直接的マッピングが可能となる。長・短期記憶（LSTM）はこの一例であるが、こういった形式的マッピングまたは安定性の証明は持たない。
構造 > 長・短期記憶

詳細は「長・短期記憶」を参照
長・短期記憶（LSTM）は勾配消失問題を回避するディープラーニング（深層学習）システムである。LSTMは通常、「忘却」ゲートと呼ばれる回帰型ゲートによって拡張されている。LSTMは勾配の消失または爆発からの逆伝播誤差を防ぐ。代わりに、誤差は空間方向に展開された無制限の数のバーチャル層を通して逆向きに流れる。すなわち、LSTMは、数千または数百万離れた時間段階前に起こった事象の記憶を必要とする課題を学習できる。問題特化型のLSTM的トポロジーを発展させることができる。。LSTMは重要な事象間に長い遅延が与えられても機能し、低周波数と高周波数成分を混合した信号を扱うことができる。
多くの応用がLSTM RNNのスタックを用いており、訓練セット中のラベル配列の確率を最大化するRNN重み行列を見付けるためにそれらをコネクショニスト時系列分類（CTC）によって訓練している。CTCはアラインメントと認識の両方を達成する。
LSTMは隠れマルコフモデル（HMM）や類似の概念に基づく以前のモデルとは異なり、文脈依存言語を認識することを学習することができる。
構造 > ゲート付き回帰型ユニット

詳細は「ゲート付き回帰型ユニット」を参照
ゲート付き回帰型ユニット（GRUs）は2014年に発表された回帰型ニューラルネットワークにおけるゲート機構である。完全な形式やいくつかの単純化された方式で使われている。多声音楽モデリングおよび音声信号モデリングにおけるそれらの性能は長・短期記憶の性能と似ていることが明らかにされた。これらは出力ゲートを持っていないため、LSTMよりもパラメータが少ない。
構造 > 双方向性

双方向性（bi-directional）RNNsは要素の過去および未来の文脈に基づいて配列の個々の要素を予測あるいはラベル付けするために有限配列を用いる。これは、2つのRNNの出力を統合することによってなされる。一方のRNNは配列を左から右へ、もう一方は右から左へと処理する。統合された出力は教師が与えられた対象シグナルの予測である。この技法はLSTM RNNsを組み合わせた時に特に有用であることが証明されている。
構造 > 連続時間

連続時間（continuous time）回帰型ニューラルネットワーク（CTRNN）は、入ってくるスパイクの一連の流れのニューロンへの影響をモデル化するために常微分方程式の系を用いる。
活動電位 y_{i}を持つネットワーク中のニューロン iに対して、活性化の変化率は以下の式で与えられる。
上式において、
\tau _{i} : シナプス後ノードの時定数
y_{i} : シナプス後ノードの活性化
{\dot {y}}_{i} : シナプス後ノードの活性化の変化率
w{}_{ji} : シナプス前ノードからシナプス後ノードへの結合の重み
\sigma (x) : xのシグモイド。例:  \sigma (x)=1/(1+e^{-x})
y_{j} : シナプス前ノードの活性化
\Theta _{j} : シナプス前ノードのバイアス
I_{i}(t) : （もしあれば）ノードへの入力
CTRNNsは進化ロボティクスに適用された。進化ロボティクスでは、CTRNNsはビジョン、連携、および軽度認知行動に取り組むために使われている。
ここで留意すべきは、シャノン標本化定理により、離散時間回帰型ニューラルネットワークは、微分方程式が等価な差分方程式へと変形された連続時間回帰型ニューラルネットワークを見ることができる、という点である。この変形は、シナプル後ノード活性化関数 y_{i}(t)がローパスフィルターを通された後に（しかしサンプリングより前に）起こると考えることができる。
構造 > 階層的

階層的（hierarchical）RNNsは、階層的振る舞いを有用なサブプログラムへと分解するために様々なやり方でそれらのニューロンを結合する。
構造 > 回帰型多層パーセプトロンネットワーク

一般に、回帰型多層パーセプトロン（Recurrent Multi-Layer Perceptron、RMLP）ネットワークは直列のサブネットワークから構成され、それぞれのサブネットワークは多層のノードを含む。これらのサブネットワークのそれぞれは、フィードバック結合を持ちうる最終層を除いて順伝播型である。これらのサブネットワークのそれぞれは、順伝播型結合によってのみ結合されている。
構造 > 多重時間スケールモデル

多重時間スケール（multiple timescales）回帰型ニューラルネットワーク（MTRNN）は、ニューロン間の空間的結合および異なる種類のニューロン活動（個々は異なる時間特性を持つ）に依存した自己組織化を通して脳の機能的階層をシミュレートできるニューラルネットワークに基づいた計算モデルである。こういった変化に富んだ神経活動により、一連の挙動の連続的変化が再使用可能なプリミティブへと分割され、それらは次に多様な逐次的挙動へと柔軟に統合される。こういった種類の階層の生物学的同意は、ジェフ・ホーキンスによる著書『考える脳 考えるコンピューター （英語版）』（2005年）中の脳機能の自己連想記憶理論（英語版）において議論された[要出典]。
構造 > ニューラルチューリングマシン

詳細は「ニューラルチューリングマシン」を参照
ニューラルチューリングマシン（英語版）（Neural Turing machine、NTM）は、回帰型ニューラルネットワークを外部記憶装置を連結することによってそれらを拡張する手法である。RNNは注意（attention）過程によって外部記憶装置と相互作用できる。組み合わされた系はチューリングマシンまたはフォン・ノイマン構造と類似しているが、端から端まで微分可能（英語版）であり、これによって最急降下法を用いて効率的に学習することが可能となる。
構造 > 微分可能ニューラルコンピュータ

詳細は「微分可能ニューラルコンピュータ」を参照
微分可能ニューラルコンピュータ（differentiable neural computer、DNC）はニューラルチューリングマシンの拡張であり、曖昧な量の個々のメモリアドレスと出来事の配列の記憶を使うことができる。
構造 > ニューラルネットワーク・プッシュダウン・オートマトン

ニューラルネットワーク・プッシュダウン・オートマトン（NNPDA）はNTMと似ているが、（入力）テープは微分可能で、訓練される類似スタックによって置き換えられる。このようにして、NNPDAは文脈自由文法（CFG）の認識器と複雑さが似ている。
構造 > 線形回帰

線形回帰（英: linear recurrence）は非線形活性化関数を持たない回帰モジュール・レイヤーである。
RNNを含むニューラルネットワークは定義としては非線形活性化関数を必要としない。しかし実践的にはほぼ必ずシグモイド関数などの非線形変換を導入している。ゆえに状態  h_{t-1} が回帰する際、 h_{t-1} は非線形変換されたうえで  f(x_{t},h_{t-1}) へ回帰していることになる。この系列・時間方向への非線形変換を無くし線形回帰とするモジュール・レイヤーが提案されている。
訓練 > 最急降下法

詳細は「最急降下法」を参照
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（英語版）、ウィリアムス（英語版）、ロビンソン（英語版）、シュミットフーバー（英語版）、ホッフライター（英語版）、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（英語版）（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（英語版）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。
訓練 > 大域的最適化手法

ニューラルネットワークにおける重みの訓練は、非線形大域的最適化（英語版）問題としてモデル化できる。目的関数は、以下のように特定の重みベクトルの適合度または誤差を評価するために作ることができる。第一に、ネットワークの重みは重みベクトルにしたがって設定される。次に、ネットワークは訓練配列に対して評価される。典型的には、予測値と訓練配列中で指定される目標値との間の差分二乗和が現在の重みベクトルの誤差を表わすために使われる。任意の大域的最適化技法を次に目的関数を最小化するために使うことができる。
RNNを訓練するための最も一般的な大域的最適化手法は遺伝的アルゴリズムである（特に非構造化ネットワークにおいて）。
最初に、遺伝的アルゴリズムは染色体中の1つの遺伝子が1つの重み結合を表わす所定のやり方でニューラルネットワーク重みを使ってエンコードされる。全ネットワークは単一の染色体として表わされる。数適応度関数は以下のように評価される。
染色体中にコードされた個々の重みはネットワークの個別の重み結合へと割り当てられる。
訓練セットは入力シグナルを前向きに伝播するネットワークへと提示される。
平均二乗誤差が適応度関数に返される。
この関数が遺伝的選択過程を駆動する。
多くの染色体が集団を作り上げる。しあたがって、多くの異なるニューラルネットワークは停止基準が満されるまで進化する。一般的な停止スキームは、
ニューラルネットワークが訓練データの一定のパーセンテージを学習した時、または
平均二乗誤差の最小値が満された時、または
訓練世代の最大値に逹した時
である。停止基準は、訓練中の個々のネットワークからの平均二乗誤差の逆数を得る適応度関数によって評価される。したがって、遺伝的アルゴリズムの目標は適応度関数を最大化する（これによって平均二乗誤差が減少する）ことである。
焼きなまし法または粒子群最適化といった他の大域的（と進化的の両方またはいずれか一方）最適化技法を良い重みのセットを探すために使うことができる。
評価

RNNモデルの性能は様々なタスク・指標を用いて評価される。以下はその一例である。
評価 > Copyingタスク

Copyingタスクは系列処理モデルの記憶力を評価するために「最初に提示された数字の並びを最後に思い出す」タスクである。
モデルにはまず  \{1,\ ...,\ 8\} からランダムサンプリングされた10個の入力が連続して渡され（記憶ステップ）、次にL個の  0 が渡され（保持ステップ）、最後に  9 が10連続で渡される（想起ステップ）。モデルは最初の10個の数字を覚え、Lステップ続く  0 の間それを覚えておき、 9 に応答して最初の10個の数字を順番通り出力しなければならない。下の擬似コードが入力と理想的な出力である。
#  |    memorize   |   hold   |   recall  |
i = [1,4,2,2,...,3, 0,0,...,0, 9,9,9,...,9]
o = [0,0,0,.................0, 1,4,2,...,3]
Copyingタスクは長期のタイムラグを跨いで記憶を保持するタスクであり、長期記憶を直接評価する標準的なタスクである。シンプルながら難しいことが知られており、エルマンネット等の単純RNNはこのタスクを解けず、LSTMもL=100を部分的にしか学習できないことが知られている。
関連分野およびモデル

RNNはカオス的に振る舞いうる。こういった場合、力学系理論を分析のために使うことができる。
RNNは実のところ具体的な構造（直鎖構造）を持つ再帰型ニューラルネットワークである。再帰型ニューラルネットワークは、子供表現を親表現へと統合するいかなる階層構造上でも動作するが、回帰型ニューラルネットワークは以前の時間ステップおよび隠れ表現を現在の時間ステップ表現へと統合する直線的時間進行上で動作する。
具体的には、RNNは有限インパルス応答および無限インパルス応答フィルターの非線形版として見ることができ、また非線形自己回帰外因性モデル（英語版）（nonlinear autoregressive exogenous model、NARX）と見ることもできる。
ライブラリ

主要なディープラーニングライブラリ（例: PyTorch/Caffe/Torch（英語版）, TensorFlow/Keras, Chainer, Deeplearning4j, DyNet, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet（英語版）, Theano（英語版））や機械学習ライブラリ（例: Apache SINGA（英語版））がRNNの学習と推論をサポートしている。
応用

回帰型ニューラルネットワークの応用:
機械翻訳
ロボット制御（英語版）
時系列予想
音声認識
時系列異常検出
リズム学習
作曲
文法学習
手書き文字認識
人物行動認識
タンパク質相同性検出
タンパク質の細胞内局在の予測
ビジネスプロセス管理の分野におけるいくつかの予測課題
医療パスにおける予測
展開された基本的な回帰型ニューラルネットワーク
エルマンネットワーク
長・短期記憶ユニット
ゲート付き回帰型ユニット
胡安国

胡 安国（こ あんこく、1074年 - 1138年）は、中国北宋末の儒学者。字は康候。
略伝

建州崇安県（現在の福建省南平市武夷山市）の出身。太学に入り程頤の友人である朱長文・靳裁之などを師とする。紹聖4年（1097年）に進士となり、太学博士となり提挙湖南学事を拝命する。一時は蔡京のために陥れられたがまもなく前の官職に復帰し、政和元年（1111年）に張商英が宰相となると提挙成都学事に遷る。政和2年（1112年）に父の喪に会って後は病と称して仕えず、屯田郎・太常少卿・起居郎に推挙されたが、すべて辞退して赴任しなかった。欽宗はその学識を惜しんで靖康元年（1126年）に中書舎人としたが、耿南仲などの臣は胡安国の多くの上奏の中に自分たちを指弾するものがあることを怖れて右文殿修撰・通州知州へと左遷する。
南宋となってからは給事中としてしばしば朝廷に召され、紹興元年（1131年）には中書舎人に侍講を兼ね、『時政論』21篇を献上する。王安石が『春秋』を廃してから学官を置かないことを憤慨し、『春秋』を20年も研究していたので高宗は侍講として講義させようとした。ところが朱勝非を宰相としないよう説いたのを高宗に用いられないと見るや、官職を辞して去った。徽猷閣待制・永州知州に任命されたが赴任せず、高宗が旧臣の労をねぎらおうとする詔を発し、その旨に従い提挙江州太平観に任命され、特に令して『春秋伝』を編纂させた。書物が完成すると提挙万寿観・侍講となり、ついで宝文閣直学士へ進む。65歳で亡くなると、文定と諡され田を10頃賜った。
学問と著作

胡安国は平生から国難を救うことを志し、出処進退が厳格で官僚生活40年のうち実際に在官していたのは6年に満たなかった。二程（程顥・程頤）の高弟で、游酢・謝良佐・楊時などと交際し、互いに益を得た。次男の胡宏とともに「湖湘学派」を創始した。
著書に『春秋伝』30巻・『通鑑挙要補遺』100巻・『文集』15巻がある。特に『春秋伝』は、明代初期に科挙の制度を定めるさいに主として参考にされ、陸粲・袁仁に影響を与える。『上蔡先生語録』3巻は謝良佐の語を胡安国が記録した。『二程文集』13巻・附録2巻も編纂した。
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緩急車

1920年頃のドイツの緩急車（無蓋緩急車）
ワフ21000形有蓋緩急車（貨物鉄道博物館）
緩急車（かんきゅうしゃ）は、鉄道車両の一種で、列車にブレーキを掛けるための装置が取り付けられた車両である。貨車の場合、緩急車とは、貨物を搭載する車両に車掌や制動手が乗り込む場所を取り付けてあるものを指し、ブレーキを掛ける装置が取り付けられていても貨物を搭載できない車両は車掌車という。（ただし、国鉄の現場においては、これも含めて緩急車と呼ばれることが多かった。）  客車の緩急車とは、車掌室を有し、手ブレーキと車掌弁がある車両のことである。
なお、日本の鉄道では慣習として、同様の設備を有していても展望車、郵便車、荷物車、事業用車にはこの名称は用いない。日本の事例を参照されたい。
概要

初期の鉄道には貫通ブレーキが装備されておらず、現代の鉄道のように運転士の操作ひとつで列車全体にブレーキを掛けることができなかった。機関車と、車掌や制動手（ブレーキマン、ブレーキを掛ける係員）が乗務している少数の車両にのみブレーキが取り付けられており、機関士が警笛で合図することで、乗務員が手作業でブレーキを掛けていた。この車掌や制動手が乗ってブレーキを掛ける車両が、もともとの意味の緩急車である。
旅客列車では、客車の一部に制動手が乗り込むスペースを設け、そこにブレーキを操作する装置を取り付けていた。貨物列車では、有蓋車や無蓋車などの貨車に制動手席を取り付けて用いていた。有蓋車に制動手席が付くと有蓋緩急車、無蓋車に制動手席が付くと無蓋緩急車と呼ぶ。初期の貨物列車の緩急車は吹きさらしの制動手席が付いているだけのもので、悪天候時には厳しい条件で作業を行うきつく危険な仕事であった。やがて制動手が乗り込む部屋が用意されるようになった。
緩急車は貨物列車の最後部に連結されていることが多かった。この場合、事故発生時の後部での列車防護の役割も果たす。
貫通ブレーキが装備されて、運転士の操作だけで列車の全車両に同時にブレーキを掛けることができるようになると、制動手が乗り込んでブレーキを操作する必要性はなくなった。しかし、車掌が走行中の列車を監視して、車両の破損、荷崩れ、連結が外れるなどの異常事態を発見した際に緊急に列車を止めるために、引き続き車掌が乗り込むスペースにはブレーキ弁（車掌弁）や手ブレーキが装備された。このため、貫通ブレーキの装備以降では、車掌が乗り込むスペースが取り付けられた車両のことを緩急車と呼ぶようになった。
車掌車のことをアメリカ英語ではcabooseというが、イギリス英語ではbrake vanといい、これは緩急車のことである。ドイツ語でも車掌車に相当する言葉はBremserhäuschenであり、これはbrakeman houseの意味である。日本（国鉄）では、車掌の乗務スペースを備えた客車・貨車を緩急車、車掌の乗務専用で旅客や貨物を搭載できない車両を車掌車、という区別としている。ただし一般には、車掌車も緩急車と呼んでいる場合もある。
歴史 > イギリス

イギリスでは、最初の鉄道が開業した時には機関車にのみブレーキを備えており、後に列車の高速化、長編成化を許容するために緩急車が登場した。例えばグレート・ウェスタン鉄道では1852年に最初の緩急車が製作され、全ての貨物列車は1両または2両の緩急車を連結するように規定が設けられた。
イギリスの鉄道では貫通ブレーキの装備が遅れ、長く緩急車の連結が続けられた。1970年代になってもまだ貫通ブレーキのない列車が広く見られ、1980年代に入ってようやくほぼ貫通ブレーキの装備が完了した。貫通ブレーキが装備された列車では緩急車の連結義務は廃止され、車掌は機関車の後ろ側の運転席に乗務して列車監視の仕事をするようになった。しかし2008年現在でも、稀にではあるが緩急車が見られることもある。
歴史 > ドイツ

ドイツでは、吹きさらしの緩急車が1880年頃まで、客車に制動手室を設けたものは1910年頃まで、貨車に設けたものは1950年頃まで製造された。イギリスより貫通ブレーキの普及は早く、急行列車では19世紀末、各駅停車でも20世紀はじめには装備され、貨物列車でも1925年までには装備された。緩急車は1970年代まで、特にイタリアから乗り入れてくる列車を中心に見られた。
歴史 > アメリカ

アメリカ合衆国では車掌車・緩急車のことをカブース（caboose）という。これはcabという言葉とhouseという言葉が合成されてできた言葉であるという説と、オランダ語で「船楼」を意味するkabiusから来たという説がある。屋根の上にキューポラと呼ばれる突き出した部分を作り、そこに監視窓が備えられているのが特徴的である。これは、1860年代初めにシカゴ・アンド・ノース・ウェスタン鉄道の車掌が発案したものが広まったもので、ここに座って列車の前方監視ができるようになっていた。また側面にベイ・ウィンドウ (bay window) と呼ばれる出窓を持った構造のものや、デッキが広く平屋のトランスファー・カブース(transfer caboose)と呼ばれるものもあった。アメリカの鉄道は長大で、貨物列車の所要時間が極めて長かったことから、カブース内には台所やトイレ、ベッドなどが備え付けられており、複数の車掌が乗り込んで生活しながら交代で職務を行えるようになっていた。貫通ブレーキ導入後も、1980年代まで法的にカブースの連結義務があったが、列車の末尾を示す赤い灯火（FRED）を貨車末尾に取り付けることで連結は廃止された。ただし、ごく一部の鉄道路線では、稀に、カブースを連結した貨物列車が運転されることもある。
歴史 > 日本

日本では、1887年度（明治20年度）末の時点で、貨車に制動手室を取り付けた貨物緩急車と呼ばれていたものが28両在籍していたという記録がある。その後、ブレーキを取り付けた車両の比率が高められ、1905年度（明治38年度）末の時点で758両、全貨車の9%が緩急車となった。
一方客車については、1878年度（明治11年）に下等緩急合造車8両、荷物緩急車17両が在籍していたとされる。以後客車の緩急車はもっぱら合造車であり、国鉄客車の車両形式の規定に基づいて記号が付与されている。
1897年（明治30年）11月に初めて貨車に車種記号が定められ、緩急車の記号はブレーキの「ブ」となった。貨物緩急車は「カブ」となっている。1911年（明治44年）には、鉄道国有化を受けた称号規程が制定され、濁点が取れて「フ」が緩急車の記号となった。この場合、「フ」は記号の末尾に付される（ハフ、ワフなど）が、車掌室がなく手ブレーキのみを備えた車両もあり、この場合は記号の先頭に付された（フハ、フワなど）。
特殊な緩急車として、1901年（明治34年）にピブ1形歯車付緩急車が登場した。信越本線横川 - 軽井沢間の碓氷峠には急勾配区間があり、これを克服するためにレールの間に歯形のレール（ラックレール）を敷設し、車両側に備えた歯車を噛み合わせて登るラック式鉄道（アプト式）となっていた。このため、緩急車も通常の車輪に加えて歯車を備えてそれにもブレーキを掛ける特殊な車両が求められ、歯車付緩急車が使われるようになった。歯車付緩急車の記号「ピ」はピニオン（歯車）のピで、これに緩急車を意味するブを組み合わせている。1911年の称号規定改正では「ピフ」になり、1928年の称号規定改正では「ピ」となった。しかし貫通ブレーキの装備進展に伴い歯車付緩急車は1931年（昭和6年）までに全て消滅し、暖房車に転用された。
日本では、大正時代から空気ブレーキの装備が進められ、1930年（昭和5年）から全ての貨物列車の空気ブレーキ運転が始められた。この時点ではまだブレーキシリンダーの装備が終わっていない貨車も存在していたが、1933年（昭和8年）までに取り付けが完了した。これにより貫通ブレーキの使用ができるようになり、緩急車は車掌弁を備えた車掌室を取り付けた貨車として使われるようになった。
日本で初めての車掌車（貨物を搭載しない車両）は、小口貨物輸送の強化に伴って荷扱車掌を乗務させる必要が出たために1926年（大正15年）から二軸客車の改造によって製作されたヨフ6000形、ヨフ7000形であった。当初は「フ」の上に車掌車を示す記号として「ヨ」が加えられ「ヨフ」であったが、1928年の称号規程改正により「ヨ」に改められ、これが現在まで用いられている。一方、合造の緩急車を示す「フ」は従来のまま末尾記号として使用された。
緩急車および車掌車は、戦後も貨物列車に車掌を乗務させ続けたために引き続き製作された。しかし、1985年3月14日国鉄ダイヤ改正から貨物列車における緩急車・車掌車の連結は原則廃止された。概要で述べたように車掌の重要な職務である、事故が起きた場合などの後方防護が、列車防護無線装置の発達で代行できるようになったためである。現在では特殊な例を除いて連結されることはない。
客車においても、車掌が乗り込むスペースと車掌弁を備えた車両は緩急車と称して記号「フ」を付けており、例えば24系（24形）では、基本のB寝台車がオハネ24形であるのに対して、車掌室を備えた車両はオハネフ24形である。客車列車においては、最後尾にかならず緩急車またはそれ以外のブレーキ装置を連結する。
アメリカのカブース
カブース内の監視室
桑名真吾

| くわな　しんご 桑名真吾 |
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生誕:  1968年  日本・埼玉県所沢市
職業:  ゲームクリエイター
活動期間:  1989年 -
肩書き:  アイディアファクトリー株式会社取締役会長
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桑名 真吾（くわな しんご、1968年 - ）は、日本の実業家、ゲームクリエイター。アイディアファクトリー取締役会長。コンパイルハート代表取締役会長。埼玉県所沢市出身。
来歴

1989年、データイーストに入社し1993年までTVゲームの企画と製作を行う。独立後はセガ社のTVゲーム『ドラゴンフォース』の企画立案などを行った。
1994年以降はアイディアファクトリー、2006年コンパイルハートなどの企業を設立し経営を行っている。
2004年、アイディアファクトリー代表取締役社長に就任。
2013年、アイディアファクトリー取締役会長に就任。
関連企業等

アイディアファクトリー株式会社
株式会社コンパイルハート
デザインファクトリー株式会社
関連ブランド

オトメイト
主な関連作品 > アニメ

RUN=DIM（2001年） - 原作、脚本
まみむめ★もがちょ（2001年）
薄桜鬼（2010年）
緋色の欠片（2012年）
超次元ゲイム ネプテューヌ THE ANIMATION（2013年）
ノルン+ノネット（2016年）
主な関連作品 > ゲーム > アイディアファクトリー

スペクトラルフォースシリーズ
キングダムオブカオス
ジェネレーションオブカオスシリーズ
スペクトラルソウルズシリーズ
主な関連作品 > ゲーム > コンパイルハート

アガレスト戦記シリーズ
ネプテューヌシリーズ
圧倒的遊戯 ムゲンソウルズシリーズ
限界凸騎 モンスターモンピース
フェアリーフェンサー エフ
クロバラノワルキューレ
絵師神の絆
主な関連作品 > ゲーム > オトメイト

薄桜鬼 シリーズ
緋色の欠片シリーズ
AMNESIAシリーズ
DIABOLIK LOVERSシリーズ
NORN9 ノルン+ノネット
ニル・アドミラリの天秤 帝都幻惑綺譚
Collar×Malice
終遠のヴィルシュ -ErroR:salvation-
主な関連作品 > 書籍

コミック スペクトラルフォース（1998年） - 原作
スペクトラルフォース〜魔王の遺志を継ぐ少女〜（1999年）
マリオ・カサール

マリオ・カサール（Mario Kassar、1951年10月10日 - ）は、レバノンのベイルート出身の映画プロデューサー・実業家。アンドリュー・G・ヴァイナと頻繁に活動している。
来歴

彼は主にコロンビア ピクチャーズとトライスター ピクチャーズの下で働き、1981年の『勝利への脱出』から始まるいくつかの映画の製作を担当した。
1976年には、ヴァイナと共にカロルコ・ピクチャーズを設立し、『ランボー』から始まって、『トータル・リコール』、『ターミネーター2』、『スターゲイト』などのSF映画を含む多くの超大作映画の製作責任者を務めた。カロルコは『ターミネーター2』が大ヒットした1991年に絶頂を迎えたが、1995年に倒産している。
作品

勝利への脱出 Escape to Victory（1981）
ザ・アマチュア The Amateur（1981）
迷信～呪われた沼～ Superstition（1982）
ランボー First Blood（1982）
ランボー/怒りの脱出 Rambo: First Blood Part II（1985）
エンゼル・ハート Angel Heart（1987）
ダブルボーダー Extreme Prejudice（1987）
ランボー3/怒りのアフガン Rambo III（1988）
レッドブル Red Heat（1988）
ザ・デプス DeepStar Six（1989）
ジョニー・ハンサム Johnny Handsome（1989）
愛と野望のナイル Mountains of the Moon（1990）
トータル・リコール Total Recall（1990）
エア★アメリカ  Air America（1990）
カナディアン・エクスプレス Narrow Margin（1990）
ジェイコブス・ラダー Jacob's Ladder（1990）
L.A.ストーリー/恋が降る街 L.A. Story（1991）
ドアーズ The Doors（1991）
ターミネーター2 Terminator 2: Judgment Day（1991）
ランブリング・ローズ Rambling Rose（1991）
ライト・スリーパー Light Sleeper（1992）
氷の微笑 Basic Instinct（1992）
ユニバーサル・ソルジャー Universal Soldier（1992）
チャーリー Chaplin（1992）
クリフハンガー Cliffhanger（1993）
天と地 Heaven & Earth（1993）
スターゲイト Stargate（1994）
ラスト・オブ・ドッグメン Last of the Dogmen（1995）
ショーガール Showgirls（1995）
カットスロート・アイランド Cutthroat Island（1995）
ロリータ Lolita（1997）
アイ・スパイ I Spy（2002）
ターミネーター3 Terminator 3: Rise of the Machines（2003）
氷の微笑2 Basic Instinct 2（2006）
ターミネーター サラ・コナー・クロニクルズ Terminator: The Sarah Connor Chronicles（2008–2009）
Negative Space（2009）
高岡市万葉歴史館

|  高岡市万葉歴史館 Takaoka Manyo Historical Museum |
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施設情報
正式名称:  高岡市万葉歴史館
専門分野:  万葉集
開館:  1990年（平成2年）10月28日
所在地:  〒933-0116 富山県高岡市伏木一宮1-11-11
外部リンク:  高岡市万葉歴史館公式ホームページ
プロジェクト:GLAM
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高岡市万葉歴史館（たかおかしまんようれきしかん、英：Takaoka Manyo Historical Museum）は、富山県高岡市に所在する歴史博物館である。富山県博物館協会会員。
概要

かつて高岡に在任していた大伴家持が富山県内各地で詠んだ句を万葉集にまとめていたことから、万葉集をテーマとした歴史博物館として、1989年（平成元年）に高岡市市制施行百周年を記念する事業の一環として着工し、1990年（平成2年）10月28日に開館した。
館内施設

出典→
楠本保

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 明石中時代 （1932年頃）
基本情報
国籍:   日本
出身地:  兵庫県明石郡魚住村 （現：明石市）
生年月日:   (1914-12-19) 1914年12月19日
没年月日:   (1943-07-23) 1943年7月23日（28歳没）
選手情報
投球・打席:  右投右打
ポジション:  投手
経歴（括弧内はプロチーム在籍年度）
  兵庫県立明石中学校  慶應義塾大学  全高雄
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楠本 保（くすもと たもつ、1914年〈大正3年〉12月19日 - 1943年〈昭和18年〉7月23日）は、兵庫県明石郡魚住村（現：明石市）出身の野球選手（投手）。
甲子園大会において「不世出の投手」と称えられ、「世紀の剛球投手」として名を馳せた。また、強打で鳴らす二刀流としても知られる。
経歴

兵庫県明石郡魚住村（現・明石市）出身。魚住第二尋常高等小学校に入学してまもなく野球を始めた。
その剛速球は早くから有名で「明石の怪童」と呼ばれ、1927年楠本が12歳の時に、全国少年野球大会出場をかけて予選で対戦した相手の赤石尋常小學校が「楠本の球は振っても当たらない」と徹底的にバント攻撃を仕掛けた、という逸話が残っている。
1929年、兵庫県立明石中学校（現・兵庫県立明石高等学校）に入学し、野球部に入部。1930年春、1931年春、1932年春・夏、1933年春・夏の計6回の甲子園出場を果たした。この間、1932年の第9回選抜大会で広陵中相手に大会初の先発全員奪三振（13個）を記録したのを皮切りに合計3度にわたる先発全員奪三振を記録、これは現在に至るまで単独最多記録である。
同年夏の第18回大会では、準決勝で松山商業に0-3と敗れたが、この試合でも被安打はわずかに2、奪三振は17個で、大会通算奪三振64個の記録を達成した。
1933年の第10回選抜大会の準々決勝で沢村栄治を擁する京都商と対戦、2-1で投げ勝っている。
明石中時代の甲子園での成績は春・夏合わせて6回出場して15勝5敗、完封勝利8（内ノーヒットノーラン2）、先発全員奪三振3回、奪三振203個以上。打ち込まれて負けたケースはほとんどなく、失点はほとんど味方の失策や相手のスクイズによるものだった。先の1932年夏の準決勝・松山商業戦でも、1回先頭打者に安打を浴びたのち、2つの内野エラーとパスボール、さらに四球とスクイズで2点。3回は1死後、投前内野安打の走者を牽制、それを一塁手が取れず（エラー）、一気に3塁を陥れられた後に犠牲フライで加点されたものである。
ただ優勝には一度も恵まれず、また松山商業には3度対戦して3度とも退けられている。
明石中学卒業後は慶應義塾大学に進学し、野手に転向。3年生と4年生のとき（1939年から1940年）に主将を務めた。東京六大学野球通算85試合出場し284打数66安打、0本塁打、打率.232。
大学卒業後は貿易会社「大正興業」に勤務する傍ら、社会人野球チーム「全高雄」に所属し野球を続けた。1941年に結婚したが、1942年に応召。中国戦線へ出征し、翌年の7月23日、中国軍の奇襲攻撃で額に銃弾を受けて戦死。享年28。奇しくも、明石中学、慶應義塾大学でチームメイトであった中田武雄戦死の1日後であった。戦死当時、妻は妊娠中であり、後に無事出産を果たすが、楠本自身は子供を目にすることはなかった。
財団法人野球体育博物館の戦没野球人モニュメントにその名が刻まれている。
剛球投手

広い肩幅のいかにも頑丈そうな体を持ち、投球フォームは振りかぶって足を上げるとそのまま上半身を後ろにひねって打者に背中を見せる、野茂英雄により有名となったいわゆるトルネード投法であった。この投球フォームにより、球の出所がわかりづらい上、ストレートは速い上に重く、変化球はカーブ、ドロップ、シュートと、当時としては多彩。さらに学年があがるにつれて制球力が付くとこれらを内外角に投げ分けて対戦校は大いに手を焼いた。
コントロールに難があった時期もあったため、打者は恐ろしさから自然と腰が引けてしまい、バットを振るどころではなく当てるのが精一杯であったといわれる。対戦した選手達は一様に「生涯に出会った最強の球だった。」と口をそろえたという。
1931年に明石中学エースとなってからは、必ず先発マウンドに立ち、ほとんど一人で投げぬいた。
明石中でチームメイトだった嘉藤栄吉二塁手は「楠本さんが投げれば、ほとんど外野までボールが飛ばない。守っていても負ける気がしなかった。1試合で24個の三振を取った事もあった。」と証言している。
1932年の第18回大会では、準々決勝の八尾中戦後の新聞の講評に「唸らんばかりの速球のシュートと外角を衝く直球の交用がすでに十二分強さを持つ上に、同じコースから落す内角のドロップと、外角へのアウドロの鋭く巧みなカーブは全く手のつけようがない厄介なものであった。殊にこの各種投球の会心なるコントロールは、ますますそのピッチングに窺ひ難き変化の妙を見せて……」とあり、ストレートで押すだけでなく、安定したコントロールを身に付け、変化球とコースの投げ分を駆使した完成された投球スタイルである事がうかがい知れる。ただこの年においても必ずしも毎試合コントロールが安定していたわけではなかったようで、初戦の北海中戦後の講評では「（北海中が楠本の）速球に惑わされて選球が粗かった事は否めない」と書かれている。
しかし、上半身と腕力による力感あふれる投球フォームは、逆に楠本の投手生命を短くした。全盛期は明石中学4年生時の1932年で、その後楠本の体は下降線をたどる。翌年夏の甲子園大会では、脚気の兆しやあせもの悪化もあって第二投手の中田武雄との継投が増え、そして準々決勝の横浜商戦の6回終了後交代したのが投手としての最後の姿となった。翌日の準決勝中京商戦は歴史的な大試合となったが（→中京商対明石中延長25回を参照）、楠本は右翼手で出場し1度もマウンドに立たなかった。
投手生命は明石中時代で終わっていたといわれ、事実、卒業後の慶應義塾大学では正式に外野手に転向した。
エピソード

明石中で楠本の球を受け続けていた福島安治捕手は、楠本の剛速球で指が変形し「銃の引き金が引けない」という理由で兵役を免れたという。
甲子園での成績

第7回選抜中等学校野球大会（昭和5年（1930年））
第8回選抜中等学校野球大会（昭和6年（1931年））
第9回選抜中等学校野球大会（昭和7年（1932年））
第18回全国中等学校優勝野球大会（昭和7年（1932年））
第10回選抜中等学校野球大会（昭和8年（1933年））
第19回全国中等学校優勝野球大会（昭和8年（1933年））
関連書籍

（絵本）「いつか見た甲子園・悲運の剛球投手楠本保の生涯」浜野卓也作・成瀬数富絵、くもん出版、ISBN 4-87576-234-8
松本大輔著、神戸新聞社編「明石中-中京商延長25回 キミは「伝説の球児たち」を知っているか!!」神戸新聞総合出版センター、ISBN 4-343-00217-9
滝新橋

国道451号標識
滝新橋（たきしんばし）は、北海道滝川市と樺戸郡新十津川町の間の石狩川に架かる国道451号（滝新バイパス）の道路橋梁。長さ754.0m、幅15.0m。
| 滝新橋 |
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基本情報
国:   日本
所在地:  北海道滝川市中島町 - 樺戸郡新十津川町中央
交差物件:  石狩川
用途:  道路橋
路線名:  国道451号滝新バイパス
管理者:  国土交通省北海道開発局札幌開発建設部
構造諸元
形式:  連続桁橋
材料:  鋼鉄、鉄筋コンクリート
全長:  754m
幅:  15 m
最大支間長:  91 m
関連項目
 橋の一覧 - 各国の橋 - 橋の形式
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概要

石狩川橋に交通が偏っている状況を解消する滝新バイパス建設に合わせて計画された橋である。1982年に都市計画決定、1988年に着工、1995年に橋本体が竣工、2002年3月29日に開通。この橋の東側に函館本線を越える滝新高架橋（全長408m）が、西側には三日月湖に架かる文教橋（全長14m）が同時に開通した。
グライダー基地「たきかわスカイパーク」が近接しているため桁高の低い構造が求められ連続鋼箱桁式とし、高さ4.5mと背の低い街灯が設置されているのが特徴である。また上部の架設には91mの長大な支間を手延による送り出しを行った。
諸元

形式：連続鋼箱桁形式
床板：鉄筋コンクリート造
橋長：754.0m（68.3m×4+91.0m×3+68.2m×3）
幅員
総幅員 - 15.0 m
車道 - 9.0m（2車線）
歩道 - 3.0 m×2
地理

石狩川の河口より数えて12番目に位置する橋であり、上流側には石狩川橋が、下流側には砂川大橋が架かっている。
桜中学シリーズ

桜中学シリーズ（さくらちゅうがくシリーズ）は、TBS系で1979年10月から2011年3月まで断続的に制作された学園テレビドラマシリーズの総称である。
ほとんどの作品で舞台となる学校名が桜中学校であることからこう呼ばれている。
正確には3年B組金八先生第3シリーズと3年B組金八先生スペシャル7･8の舞台は松ヶ崎中学校であるが、便宜的に桜中学シリーズに含まれて扱われることが多い。
また、このシリーズの姉妹作として、1983年春にオサラバ坂に陽が昇る、1984年秋に東中学3年5組が制作された。