畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）は、オブジェクト認識や分類などの画像処理タスクに一般的に使用されるニューラルネットワークの一種です。CNNは、フィルター（またはカーネル）を入力画像に適用して特徴を抽出する畳み込み層を使用します。

CNNSで使用されるフィルターの一般的なタイプの1つは、画像内のエッジを検出するために使用されるSOBELフィルターです。Sobelフィルターは、水平エッジを検出するための1つのフィルターと、垂直エッジを検出するための2つのフィルターで構成されています。これらのフィルターは、画像の上をスライドする重みの小さなマトリックスであり、画像内の各ピクセルで要素ごとの増殖を実行し、結果を合計して2つの個別の機能マップを作成します。

同様に、CNNの畳み込み層では、フィルターが入力画像の上をスライドし、各ピクセルで要素ごとの乗算を実行し、結果を合計して機能マップを作成します。ただし、SOBELフィルターとは異なり、CNNで使用されるフィルターは、通常、手動で設計されるのではなく、トレーニング中にネットワークによって学習されます。

畳み込み操作により、ネットワークは、エッジ、コーナー、テクスチャなど、画像内のローカルパターンと機能を検出できます。互いの上に複数の畳み込み層を積み重ねることにより、ネットワークはますます複雑なパターンと機能を学習できます。

畳み込み層に加えて、CNNには通常、機能マップをダウンサンプリングするプーリングレイヤーや、機能を異なるカテゴリに分類する完全に接続されたレイヤーなどの他のレイヤーが含まれます。Reluなどのアクティベーション関数は、一般にネットワークに非線形性を導入するために使用されます。

全体として、CNNは、ローカルなパターンや機能を学習する能力により、画像処理タスクの強力なツールであり、その効果はさまざまなアプリケーションで実証されています。SOBELフィルターと畳み込み層の両方が画像の上にフィルターをスライドさせ、結果を合計することを伴いますが、重要な違いは、CNNでは、フィルターが手動で設計されるのではなく、ネットワークによって学習され、ネットワークが異なるタスクに適応できることです。およびデータ。
Convolutional Neural Networks (CNNs) are a type of neural network commonly used for image processing tasks, such as object recognition and classification. CNNs use convolutional layers, which apply filters (or kernels) to an input image to extract features.

One common type of filter used in CNNs is the Sobel filter, which is used to detect edges in an image. The Sobel filter consists of two separate filters, one for detecting horizontal edges and one for detecting vertical edges. These filters are small matrices of weights that slide over the image, performing element-wise multiplication with each pixel in the image and then summing the results to produce two separate feature maps.

Similarly, in a convolutional layer of a CNN, a filter slides over the input image, performing element-wise multiplication with each pixel and then summing the results to produce a feature map. However, unlike the Sobel filter, the filter used in a CNN is typically learned by the network during training rather than being manually designed.

The convolution operation allows the network to detect local patterns and features in the image, such as edges, corners, and textures. By stacking multiple convolutional layers on top of each other, the network can learn increasingly complex patterns and features.

In addition to the convolutional layers, CNNs typically include other layers such as pooling layers, which downsample the feature maps, and fully connected layers, which classify the features into different categories. Activation functions, such as ReLU, are also commonly used to introduce nonlinearity into the network.

Overall, CNNs are a powerful tool for image processing tasks due to their ability to learn local patterns and features, and their effectiveness has been demonstrated in a variety of applications. While the Sobel filter and convolutional layers both involve sliding a filter over an image and summing the results, the key difference is that in a CNN, the filter is learned by the network rather than being manually designed, allowing the network to adapt to different tasks and data.