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Convolutional Neural Networks（畳み込みニューラルネットワーク）とは、[[Deep Learning]]において[[画像認識]]タスクに特化した[[ニューラルネットワーク]]の一種です。
この[[アルゴリズム]]は、画像データを入力として、畳み込み層、プーリング層、全結合層などを組み合わせて構成されます。畳み込み層では、入力データにフィルターを適用して特徴マップを生成します。この特徴マップは、プーリング層を通じてサイズを縮小し、特徴量を抽出します。全結合層は、生成された特徴量を元に、画像に含まれる物体を認識するためのクラス分類を行います。
Convolutional Neural Networksは、画像認識タスクにおいて高い精度を発揮することが知られており、[[自動運転]]や[[画像検索]]などの分野でも利用されています。
この[[アルゴリズム]]は、画像データを入力として、畳み込み層、プーリング層、全結合層などを組み合わせて構成されます。畳み込み層では、入力データにフィルターを適用して特徴マップを生成します。この特徴マップは、プーリング層を通じてサイズを縮小し、特徴量を抽出します。全結合層は、生成された特徴量を元に、画像に含まれる物体を認識するためのクラス分類を行います。
Convolutional Neural Networksは、画像認識タスクにおいて高い精度を発揮することが知られており、[[自動運転]]や[[画像検索]]などの分野でも利用されています。
