畳み込みニューラルネットワーク

term_id: convolutional_neural_network

Category: basic_concepts

Definition

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、視覚入力から空間的な特徴の階層を自動的に適応的に学習するように設計されています。これらは、特徴を検出するためにフィルタを適用する畳み込み層を利用します。

Summary

画像のようなグリッド状データを処理するために主に使用され、畳み込みフィルタを適用する深層ニューラルネットワークの特殊なクラス。

Key Concepts

  • 畳み込み層
  • プーリング
  • 特徴マップ
  • 空間的階層

Use Cases

  • 画像分類
  • ビデオストリーム内の物体検出
  • 医療画像診断

Code Example

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import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

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