畳み込みニューラルネットワーク ― 直感的かつ詳細に説明されました

直感的かつ詳細な畳み込みニューラルネットワークの解説

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畳み込みニューラルネットワークは、コンピュータビジョン、信号処理、および他の多くの機械学習タスクで主要な存在です。それらはかなり直感的であり、そのため、多くの人々がそれらをあまり理解せずに当たり前のように扱っています。この記事では、畳み込みネットワークの理論について、分かりやすく徹底的に説明し、いくつかのユースケースでの応用についても探求します。

この記事は誰に役立つか？ コンピュータビジョン、信号解析、または機械学習に興味のある方。

この記事はどれくらい高度ですか？ これは非常に強力でありながら非常にシンプルな概念です。初心者に最適です。また、畳み込みをさまざまな次元で考慮する場合には、経験豊富なデータサイエンティストにとっても良い復習になるかもしれません。

前提条件：
バックプロパゲーションと密なニューラルネットワークに一般的な知識があると役に立つかもしれませんが、必須ではありません。これらの両方については、以下の記事で説明しています。

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• エントロピー正則化強化学習の説明
• 「2023年に使用するためのトップ9のデータ管理ツール」

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この記事を読むことで、深層学習で最も重要な概念をしっかりと理解することができます

towardsdatascience.com

畳み込みネットワークが存在する理由

多くの新興データサイエンティストが最初に探求するトピックは、密なニューラルネットワークです。これは、指定された学習可能なパラメータを持つノードとエッジから構成される古典的なニューラルネットワークです。これらのパラメータにより、モデルはトレーニングされる対象について微妙な関係を学習することができます。

ネットワーク内のニューロンの数が増えるにつれて、層間の接続がますます多くなります。これにより複雑な推論が可能になりますが、密なネットワークの「密度」は画像を扱う際に問題を引き起こします。

例えば、画像に犬が含まれているかどうかを予測するために密なニューラルネットワークをトレーニングしたいとしましょう。画像のそれぞれのピクセルを見る密なネットワークを作成するかもしれません…

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