畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）は、主に画像認識と分類タスクに使用される深いニューラルネットワークの一種です。それらは、畳み込み層、プーリング層、完全に接続された層など、複数のニューロンの層で構成されています。畳み込みレイヤーは、入力画像にさまざまなフィルターを適用し、それらから特徴を抽出します。プーリングレイヤーは、機能マップのサイズを縮小し、ネットワーク内のパラメーターの数を減らすのに役立ちます。完全に接続されたレイヤーは、ネットワーク内のすべてのニューロンを接続し、入力データから複雑なパターンを学習できるようにします。
Convolutional Neural Networks (CNNs) are a type of deep neural network that are mainly used for image recognition and classification tasks. They are composed of multiple layers of neurons, including convolutional layers, pooling layers, and fully-connected layers. Convolutional layers apply various filters to the input images and extract features from them. Pooling layers reduce the size of the feature maps and help to reduce the number of parameters in the network. Fully-connected layers connect all the neurons in the network and allow them to learn complex patterns from the input data.