「NumPyを使用して、ゼロから畳み込みニューラルネットワークを構築する」
『ゼロから畳み込みニューラルネットワークを構築する方法：NumPyの活用』
自分自身でCNNを作成することでコンピュータービジョンをマスターしましょう
コンピュータービジョンのアプリケーションは現在、私たちの日常生活の至る所に存在しているため、データサイエンスの実践者にとっては、その機能原理を理解し、それに慣れることが基本的なことです。
私はこの記事で、Tensorflow、Pytorch、Kerasなどの最新のディープラーニングライブラリに頼ることなく、ディープニューラルネットワークを構築しました。それを使用して手書きの数字の画像を分類しました。得られた結果は最先端のレベルには達しませんでしたが、それでも満足のいくものでした。今度は、PythonのライブラリであるNumpyのみを使用して、更に一歩進んで畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を開発したいと思います。
上記で言及したようなPythonのディープラーニングライブラリは非常に強力なツールですが、データサイエンスの実践者がニューラルネットワークの低レベルの機能原理を理解することを妨げる一面もあります。特にCNNは、クラシックな完全連結ネットワークと比較して、そのプロセスは直感的ではありません。この問題を解決する唯一の方法は、自分自身でCNNを実装し、実践することです。これがこのタスクの背後にある動機です。
この記事は、包括的なCNNの機能原理ガイドではなく、実践的な手順のガイドとして構成されています。そのため、理論的な部分は簡潔であり、主に実践的なセクションの理解に役立ちます。そのため、この投稿の最後には充実したリソースリストがありますので、ぜひチェックしてみてください。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
畳み込みニューラルネットワークは、画像分類、物体の位置特定、画像セグメンテーションなど、画像に関連するタスクに適した特定のアーキテクチャと操作を使用します。その設計は、人間の視覚皮質と大まかに似ており、各生物学的ニューロンは視野の一部にのみ反応します。さらに、上位のニューロンは下位のニューロンの出力に反応します。
クラシックな完全連結ネットワークでも画像関連のタスクを処理することはできますが、その効果は顕著に低下します…
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
