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畳み込みニューラルネットワークの基礎を理解する
はじめに この記事では、主に画像や動画認識に広く使われているモデル「畳み込みニューラルネットワーク... はじめに この記事では、主に画像や動画認識に広く使われているモデル「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)」を取り上げます。 畳み込みニューラルネットワークとは 畳み込みニューラルネットワークとは、画像データを入力として、高い認識性能を達成できるモデルです。通常のニューラルネットワークと同様に、誤差逆伝播法を学習に使います。下記のような、私たち人間が持っている視覚野の神経細胞の働きを模倣してみよう、という発想から生まれました。 単純型細胞(S細胞):画像の濃淡パターン(特徴)を検出する。複雑型細胞(C細胞):空間的な位置のずれを吸収し、同一の特徴であるとみなす。 このS細胞、C細胞の働きを最初に組み込んだモデルが、ネオコグ二トロンです。ネオコグ二トロンは、従来のニューラルネットワークのように、S細胞層とC細胞層を交互に複数組み合わせた構造になっています。 出展:福島邦彦、位置ずれに影響さ