確かに、ニューラルネットワークでの畳み込みの仕組みの高レベルの概要を提供できます。

ニューラルネットワークでは、畳み込みは入力データから機能を抽出する方法として使用されます。入力データは、画像、音波、またはマトリックスまたはテンソルとして表すことができる他のタイプのデータです。

畳み込みの背後にある基本的なアイデアは、入力データの上に小さなフィルター（カーネルまたは重量マトリックスとも呼ばれる）をスライドさせ、各位置でドット製品を実行して新しい出力を生成することです。このプロセスは、異なるフィルターで複数回繰り返され、前のレイヤーからの出力が次のレイヤーへの入力として機能します。

畳み込み層に伴う手順は次のとおりです。

入力データ：入力データは通常、幅、高さ、チャネルの3D配列として表される画像など、多次元配列です。

フィルター：フィルターは、入力データの上にスライドした小さなマトリックスで、各位置でドット製品を実行します。フィルターは、トレーニングプロセス中に学習される一連の重みと考えることができます。

ストライド：ストライドは、各位置でフィルターがシフトされる量を決定します。1のストライドは、フィルターが一度に1ピクセルにシフトされることを意味しますが、2のストライドは、フィルターが一度に2ピクセルにシフトされることを意味します。

パディング：パディングは、入力データの端に追加のゼロを追加するオプションのステップです。これは、入力データの空間寸法を維持し、出力が縮小しすぎないようにするのに役立ちます。

出力：畳み込みレイヤーの出力は、入力データから抽出された機能を表す新しい配列です。出力のサイズは、フィルターのサイズ、ストライド、パディングに依存します。

通常、畳み込み層の後にプーリングレイヤーが続き、小さな領域内で最大値または平均値を取得することにより出力をダウンサンプリングします。これにより、空間的寸法を減らし、最も重要な機能を抽出するのに役立ちます。

全体として、畳み込みは、特に画像認識や音声認識などのタスクでは、ニューラルネットワークでの特徴抽出のための強力なツールです。ネットワークは、入力データ間の空間的関係を学習し、分類やその他のタスクに使用できる意味のあるパターンを抽出することができます。
Sure, I can provide a high-level overview of how convolutions work in neural networks.

In a neural network, convolutions are used as a way to extract features from input data. The input data can be images, sound waves, or any other type of data that can be represented as a matrix or tensor.

The basic idea behind convolutions is to slide a small filter (also known as a kernel or a weight matrix) over the input data, performing a dot product at each position to generate a new output. This process is repeated multiple times, with different filters and with the output from the previous layer serving as the input to the next layer.

Here are the steps involved in a convolutional layer:

Input Data: The input data is usually a multi-dimensional array, such as an image represented as a 3D array of width, height, and channels.

Filter: The filter is a small matrix that is slid over the input data, performing a dot product at each position. The filter can be thought of as a set of weights that are learned during the training process.

Stride: The stride determines the amount by which the filter is shifted at each position. A stride of 1 means the filter is shifted one pixel at a time, while a stride of 2 means the filter is shifted two pixels at a time.

Padding: Padding is an optional step that adds extra zeros around the edges of the input data. This can help preserve the spatial dimensions of the input data and prevent the output from shrinking too much.

Output: The output of a convolutional layer is a new array that represents the features extracted from the input data. The output size depends on the size of the filter, the stride, and the padding.

Convolutional layers are typically followed by pooling layers, which downsample the output by taking the maximum or average value within a small region. This helps reduce the spatial dimensions and extract the most important features.

Overall, convolutions are a powerful tool for feature extraction in neural networks, especially for tasks such as image and speech recognition. They allow the network to learn spatial relationships between the input data and extract meaningful patterns that can be used for classification or other tasks.