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» 2017年02月07日 18時00分 UPDATE

特選ブックレットガイド:「畳み込みニューラルネットワーク」の基礎を知る

「畳み込みニューラルネットワーク」とは何でしょうか。学問の世界から現実の世界に登場しつつあるこれは、さまざまな組み込みシステムに利用される可能性が高く、大いに関心を持つべきです。

[TechFactory]

 モノづくりスペシャリストのための情報ポータル「MONOist」で掲載された主要人気連載/特集記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集してお届けする「エンジニア電子ブックレット」。今回は『畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network:CNN)の使い方、分かりますか?』をご紹介します。

畳み込みニューラルネットワークの使い方、分かりますか?

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 畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Networks)とは、ニューラルネットワークの進化における一段階であり、ビジョンプロセッシング、手書き文字認識、声紋分析、ロボティクス、ドライバーアシスタンスシステムなどのアプリケーションで重要な技術になりつつあります。

 広範なエンベデッドシステムに適用される可能性が高く、そうした広範なアプリケーションの最新状況に通じていたいのであれば、大いに関心を持つ必要がある技術ですが、幾つかの重要な側面において、従来の信号処理ツールとは仕組みも設計方法もかなり異なります。

 ここでは、CNNの概要から代表的な内部構造、トレーニング方法、ルールベースとの根本的な違いについて解説します。


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 本電子ブックレットは、MONOistに掲載された「SYSTEM DESIGN JOURNAL:畳み込みニューラルネットワークの使い方、分かりますか?」を基に制作しています。


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