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畳み込みニューラル・ネットワーク(CNN)は、視覚画像の分析に最も一般的に適用される人工ニューラル・ネットワークの一種です。CNN は、少なくとも1つの層で一般的な行列乗算の代わりに、畳み込みと呼ばれる数学演算を使用します。これらはピクセル データを処理するために特別に設計されており、画像の認識と処理に使用されます。画像およびビデオの認識、レコメンダー システム、画像分類、画像セグメンテーション、医療画像分析、自然言語処理、ブレイン コンピューター インターフェイス、金融時系列などに応用されています。CNN は、シフト不変または空間不変人工ニューラル・ネットワーク(SIANN)とも呼ばれ、入力特徴に沿ってスライドし、特徴マップとして知られる変換等変応答を提供する畳み込みカーネルまたはフィルターの共有重みアーキテクチャに基づいています。ほとんどの畳み込みニューラル・ネットワークは、入力にダウンサンプリング操作を適用するため、変換に対して不変ではありません。CNN は多層パーセプトロンの正規化バージョンであり、通常は完全に接続されたネットワークです。正則化または過学習の防止の一般的な方法には、トレーニング中のパラメーターにペナルティを与える(重みの減衰など)または接続をトリミングする(接続のスキップ、ドロップアウトなど)ことが含まれます。CNN は、オブジェクト分類、オブジェクト検出、画像セグメンテーションなどの幅広い画像認識タスクで最先端のパフォーマンスを達成しています。これらはコンピュータビジョン、画像処理、およびその他の関連分野で広く使用されており、自動運転車、医療画像処理、セキュリティシステムなどの幅広い用途に適用されています。
A convolutional neural network(CNN)is a type of artificial neural network most commonly applied to analyze visual imagery. CNNs use a mathematical operation called convolution in place of general matrix multiplication in at least one of their layers. They are specifically designed to process pixel data and are used in image recognition and processing. They have applications in image and video recognition, recommender systems, image classification, image segmentation, medical image analysis, natural language processing, brain-computer interfaces, and financial time series. CNNs are also known as Shift Invariant or Space Invariant Artificial Neural Networks(SIANN), based on the shared-weight architecture of the convolution kernels or filters that slide along input features and provide translation-equivariant responses known as feature maps. Most convolutional neural networks are not invariant to translation, due to the downsampling operation they apply to the input. CNNs are regularized versions of multilayer perceptrons, which are usually fully connected networks. Typical ways of regularization, or preventing overfitting, include penalizing parameters during training(such as weight decay)or trimming connectivity(skipped connections, dropout, etc.). CNNs have achieved state-of-the-art performance on a wide range of image recognition tasks, including object classification, object detection, and image segmentation. They are widely used in computer vision, image processing, and other related fields, and have been applied to a wide range of applications, including self-driving cars, medical imaging, and security systems.