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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
確かに、簡単に説明しましょう。畳み込みニューラルネットワークは、画像認識に使用される人工知能の一種です。あなたが写真を持っていると想像してください、そして、あなたはその中にあるものをコンピューターに識別したいと思います。畳み込みニューラルネットワークは、画像を小さな部分または「機能」に分解し、各機能を分析してパターンを識別することで機能します。次に、コンピューターはこれらのパターンを使用して、画像全体に何が含まれているかを判断します。