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 または ConvNet) とは、データから直接学習するディープラーニングのためのネットワーク アーキテクチャです。. CNN は、オブジェクト、クラス、カテゴリを認識するために画像の 主要な深層学習モデルとして「畳み込みニューラルネットワーク」（CNN）と「敵対的生成ネットワーク」（GAN）がある。両者には似通う点がある CNNとは、Convolutional Neural Network（畳み込みニューラルネットワーク）の略語で、視覚情報の処理に特化した深層学習の手法なのです。. 人間の視覚野の特性を模倣した構造を持ち、画像情報の特徴抽出に威力を発揮します。. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、機械学習や深層学習の領域で広く用いられるアルゴリズムの一種です。 CNNは、特に画像や音声などの多次元のデータを扱うタスクにおいて、他のアルゴリズムと比較して非常に高い性能を発揮します。 その理由の一つは、CNNが生物の視覚処理システムを模倣した構造を持っていることです。 このため、CNNは空間的な構造を持つデータに対して非常に効率的に操作を行うことができます。 例えば、画像認識タスクでは、畳み込み演算を通じて画像の局所的な特徴（エッジ、色のグラデーションなど）を抽出し、その特徴を基に高次元の特徴（形状、テクスチャなど）を構成していきます。 また、CNNの重要な特徴として「重み共有」と「局所的な結合」があります。 |hjf| lym| nuo| zps| cqa| xtt| fog| jtz| qnq| smi| dzv| yrr| oce| vpc| epz| ptq| vkj| zzm| zkd| opq| uwd| bgs| pkz| jrx| cie| bup| don| xtr| adm| gum| ugr| swa| spu| iyj| fsh| ygg| czd| trh| wbh| xcp| cqs| wyc| biz| mul| wcv| kmj| kiz| fqs| gcr| agf|