畳み込みニューラル ネットワークとは

深層学習の分野では、CNN とも呼ばれる畳み込みニューラル ネットワークは、通常、人工ニューラル ネットワークの一種です。 視覚データの分析を行うために使用されます。 CNN の層の少なくとも 1 つは、より伝統的な行列の乗算を、畳み込み演算 (畳み込みとしても知られる) の数学的演算に置き換えます。 これらは主な目的がピクセル データの処理であるため、画像認識プロセスと処理プロセスの両方で利用されます。 アプリケーションは、画像やビデオの認識、レコメンダー システムなどの分野で見られます。画像分類、画像セグメンテーション、医療目的の画像分析、自然言語処理、人間の脳とコンピューター間のインターフェース、金融時系列など。

メリット

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 畳み込みニューラル ネットワーク

第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク

第 3 章: 人工ニューラル ネットワークの種類

第 4 章: 深層学習

第 5 章: 活性化関数

第 6 章: レイヤー (深層学習)

第 7 章: ルネット

第 8 章: テンソル(機械学習)

第 9 章: 受容野

第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの歴史

(II) 畳み込みニューラル ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野における畳み込みニューラル ネットワークの使用例。

この本の対象者

専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたいと考えている人 畳み込みニューラル ネットワーク。

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