human
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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これがいつ使用されるかについての実用的な例を教えてください。
gpt
確かに、畳み込みニューラルネットワークの使用の実用的な例は、画像分類です。たとえば、猫、犬、車などのオブジェクトのラベル付き画像のセットを考えると、畳み込みニューラルネットワークを訓練して、新しいオブジェクトが新しい目に見えない画像に識別することができます。ネットワークは、エッジ、コーナー、テクスチャなどのトレーニング画像内のオブジェクトの重要な機能を認識することを学習することによりこれを行い、新しい画像で検出され、予測を作成するために使用されます。