確かに、私はあなたにニューラルネットワークでの畳み込みがどのように機能するかについての高レベルの概要を教えていただきます。

畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）は、入力データの畳み込みを実行する畳み込み層と呼ばれる特定のタイプの層を使用します。畳み込みとは、2つの関数を組み合わせて、元の関数の1つが他方をどのように変更するかを表す3番目の関数を生成する数学的操作です。CNNSの場合、畳み込みレイヤーは入力データにフィルターのセットを適用し、入力とともにフィルターを回転させて出力機能マップのセットを生成します。

これは、CNNSでの畳み込みの仕組みの高レベルの概要です。

1.畳み込みフィルター：畳み込みレイヤーは、入力データから特定の機能を抽出するために、フィルターのセット（カーネルまたはウェイトとも呼ばれます）を使用します。これらのフィルターは、トレーニングプロセス中に学習される重みの小さなマトリックスです。

2.スライディングウィンドウ：フィルターは、特定のパターン（通常はスライディングウィンドウの方法で）で入力データを横切ってスライドし、各場所でフィルター値と対応する入力値の間のDOT製品を計算します。このDOT製品操作は、出力機能マップに単一の値を生成します。これは、その場所でのフィルターのアクティブ化に対応します。

4.ストライドとパディング：ストライドは、入力を横切って移動するスライディングウィンドウのステップサイズを決定しますが、パディングは入力のエッジに追加して、出力機能マップが入力と同じ空間寸法を確保することができます。

5.非線形活性化：畳み込み層の出力は、通常、ネットワークに非線形性を導入するために、reluなどの非線形活性化関数を通過します。

6.プーリング：畳み込みの後、プーリング層を使用して、出力機能マップをダウンサンプリングし、空間寸法を減らし、ある程度の翻訳不変性を導入します。一般的なプーリング操作には、最大プーリングと平均プーリングが含まれます。

7.全体として、畳み込みにより、ネットワークは、単純なパターンからより複雑な構造に構築することにより、ますます複雑な機能の階層を学習できます。最初のレイヤーは、エッジなどの低レベルの機能を学習する場合がありますが、後続のレイヤーはオブジェクトパーツやテクスチャなどの抽象的な機能を学習します。

それが役立つことを願っています！さらに質問がある場合はお知らせください。
Sure, I'd be happy to give you a high-level overview of how convolutions work in neural networks.

Convolutional neural networks (CNNs) use a specific type of layer called a convolutional layer, which performs convolutions on the input data. A convolution is a mathematical operation that combines two functions to produce a third function that expresses how one of the original functions modifies the other. In the case of CNNs, the convolutional layer applies a set of filters to the input data, which convolves the filters with the input to produce a set of output feature maps.

Here's a high-level overview of how convolutions work in CNNs:

1. Convolutional filters: A convolutional layer uses a set of filters (also called kernels or weights) to extract specific features from the input data. These filters are small matrices of weights that are learned during the training process.

2. Sliding window: The filters slide across the input data in a specific pattern (typically in a sliding window manner), computing the dot product between the filter values and the corresponding input values at each location. This dot product operation produces a single value in the output feature map, which corresponds to the activation of the filter at that location.

4. Stride and padding: The stride determines the step size of the sliding window as it moves across the input, while padding can be added to the edges of the input to ensure that the output feature maps have the same spatial dimensions as the input.

5. Non-linear activation: The output of the convolutional layer is typically passed through a non-linear activation function, such as ReLU, to introduce non-linearity into the network.

6. Pooling: After convolution, a pooling layer is often used to downsample the output feature maps, reducing their spatial dimensions and introducing some level of translation invariance. Common pooling operations include max pooling and average pooling.

7. Overall, convolutions allow the network to learn a hierarchy of increasingly complex features by building up from simple patterns to more complex structures. The first layer may learn low-level features such as edges, while subsequent layers learn more abstract features such as object parts and textures.

I hope that helps! Let me know if you have any further questions.