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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
gpt
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
簡単に言えば、それについて魔法のようなものは何もありません。それはすべて数学です。
-1.0から1.0の範囲の正規化された「入力」変数があり、それぞれが結果を決定するための「ランク」です。つまり、-1に対してよりネガティブなほど、結果がA、1の方がポジティブになると、結果がBになる可能性が高くなります。

計算は、「重量」と呼ばれるマジック番号を返すことができる一連の複雑な操作で構成されており、最終的な選択は「入力」の合計から「重量」と決定されます。

たとえば、入力が2で、重量が-0.5の場合、結果は1.5になります。これは、2つの選択肢のしきい値として0を設定すると、Bを取得します。

バイアスは、重量に追加された数にすぎません。

重みを生成する複雑な操作は、データセットの上に発生します。このようにして、最終的な重量（これは魔法のようなものではなく、文字通り数字です）は、データセットの結果の「フットプリント」、つまり学んだことのようなものです。