畳み込みニューラル・ネットワークとは? わかりやすく解説

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たたみこみ‐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】


畳み込みニューラルネットワーク

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2024/07/30 06:29 UTC 版)

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、: 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

CNN受容野の再帰計算


畳み込みニューラルネットワーク

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/03/23 09:35 UTC 版)

ニューラルネットワーク」の記事における「畳み込みニューラルネットワーク」の解説

畳み込みニューラルネットワークとは層間が全結合ではない順伝播型ニューラルネットワーク一種画像対象とするために用いられることが多い。

※この「畳み込みニューラルネットワーク」の解説は、「ニューラルネットワーク」の解説の一部です。
「畳み込みニューラルネットワーク」を含む「ニューラルネットワーク」の記事については、「ニューラルネットワーク」の概要を参照ください。

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