「畳み込みニューラルネットワーク」の基礎を知る：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」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？

　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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