畳み込みニューラルネットワークとは？

畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNNまたはConvNet）とは、何段もの深い層を持つニューラルネットワークで、特に画像認識の分野で優れた性能を発揮しているネットワークです。このネットワークは「畳み込み層」や「プーリング層」などの幾つかの特徴的な機能を持った層を積み上げることで構成され、現在幅広い分野で活用されています。

畳み込みニューラルネットワークとは | これだけは知っておきたい 3 つのこと

畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の概要、CNN が重要である理由、MATLAB を使用して CNN の設計、学習、展開を行う方法など、CNN について詳しく説明します。

畳み込みニューラルネットワークの仕組み

ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。