シー‐エヌ‐エヌ【CNN】
読み方:しーえぬえぬ
《convolutional neural network》⇒畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク
機械学習および データマイニング |
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畳み込みニューラルネットワーク(たたみこみニューラルネットワーク、英: convolutional neural network、略称: CNNまたはConvNet)は、畳み込みを使用しているニューラルネットワークの総称である。画像認識や動画認識、音声言語翻訳[1]、レコメンダシステム[2]、自然言語処理[3]、コンピュータ将棋[4]、コンピュータ囲碁[4]などに使用されている。
数式表記
畳み込みニューラルネットワークの定義は厳密に決まっているわけではないが、画像認識の(縦, 横, 色)の2次元画像の多クラス分類の場合、以下の擬似コードで書かれるのが基本形である[5]。ここから色々なバリエーションが作られている。損失関数は交差エントロピーを使用し、パラメータは確率的勾配降下法で学習するのが基本形である。これらの偏微分は自動微分を参照。
以下の繰り返し 畳み込み層と活性化関数 最大値プーリング ベクトルに平坦化(flatten) 以下の繰り返し 全結合層と活性化関数 ソフトマックス関数
畳み込み層
基本形は、入力
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