畳み込みニューラルネットワーク（読み）タタミコミニューラルネットワーク

基本的な説明

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識や分類に優れたディープラーニングの一種です。
• 畳み込みニューラルネットワークは、フィルタを使って画像から特徴を抽出します。
• 畳み込みニューラルネットワークは、入力画像のピクセル情報を層ごとに処理します。
• 畳み込みニューラルネットワークの主な構成要素は、畳み込み層、プーリング層、全結合層です。
• 畳み込みニューラルネットワークは、手書き文字認識や物体検出に広く利用されています。

実用例

• 医療分野では、畳み込みニューラルネットワークを用いてMRI画像の異常を検出します。
• 自動運転車は、畳み込みニューラルネットワークを使用して道路標識や歩行者を認識します。
• 畳み込みニューラルネットワークは、セキュリティカメラの映像から不審な動きを検出するために使われています。
• 畳み込みニューラルネットワークを使ったアプリは、ユーザーの顔を認識してロック解除を行います。
• 畳み込みニューラルネットワークは、天文画像から新しい天体を発見するためにも利用されています。

技術的な詳細

• 畳み込みニューラルネットワークでは、畳み込み演算を通じて画像の局所的な特徴を抽出します。
• 畳み込みニューラルネットワークのフィルタは、訓練データを通じて自動的に最適化されます。
• 畳み込みニューラルネットワークのプーリング層は、画像のサイズを縮小しつつ重要な特徴を保持します。
• 畳み込みニューラルネットワークは、多層パーセプトロンと比較してパラメータの数が少なく、訓練が効率的です。
• 畳み込みニューラルネットワークの正則化技術として、ドロップアウトやバッチ正規化が用いられます。