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畳み込みニューラルネットワークとはどういう意味ですか
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畳み込みニューラルネットワークは、ニューラルネットワークのサブタイプです。1-Dのオーディオデータのサンプルや2-Dの画像のピクセルなど、1つ以上の畳み込み寸法で順序付けられる入力が必要です。畳み込みニューラルネットワークは、データを翻訳的に等しい方法で処理します。つまり、畳み込み次元に沿った入力データのシフトにより、そのディメンションに沿った出力が対応するシフトになります。内部的には、入力機能に沿ってスライドする畳み込みカーネルまたはフィルターの共有重量アーキテクチャを使用します。
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私はそれを理解していませんでした。私のために簡単な言葉で言い換えることができますか？例として画像を使用します。
gpt
画像内のオブジェクトを識別しようとしていると想像してください。通常のニューラルネットワークは、個々のピクセルを見るだけで、それを理解しようとするかもしれません。しかし、畳み込みニューラルネットワークを使用すると、写真の小さなセクションを一度に見て、同じルールのセットを使用してそれらの各セクションを処理します。このようにして、オブジェクトが写真のさまざまな部分にある場合でも、オブジェクトを識別できます。これは、オブジェクトがどこにあるかに関係なく、オブジェクトの特徴を認識することを学んだからです。これらの機能は、画像をスキャンするフィルターのセットを使用して見つかり、これらのフィルターはすべてのセクションで使用されてオブジェクトを識別します。