ディープラーニングにおける畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の解明

Deep learningモデルでの経験を振り返ると、やりがいのあるものでした。生のピクセルを読み取ることから自動運転車を動かすことまで、CNNは現代の視覚認識の礎であり続けています。この記事では、CNNがどのように機能し、なぜ重要であり、そしてどこへ向かっているのかを解説します。 なぜ畳み込み？ 一言で言えば、畳み込みとは、2つの関数（または2つの数値配列）を「混ぜ合わせる」方法であり、一方の関数がもう一方にフィルターとして作用します。片方がもう一方の上をスライド（シフト）する際に、両者がどれだけ重なるかを測定します。このスライドと乗算の動作により、畳み込みは局所的なパターンを抽出し、それらのパターンが強調または抑制された新しい信号または画像を生成します。