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組み込みで「CNNによる推論という手法は定着する」といえる理由：大原雄介のエレ・組み込みプレイバック（1/3 ページ）
AIの中で「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」はAlphaGoのような華々しい事例もあり依然として注目されている。それはエレクトロニクス／組み込みベンダーも同様であり、CNNによる推論という手法は定着するといえるだけの理由がそろっている。
今月はAI絡みの話をちょっとご紹介したいと思う。AIにもいろいろあるが、今回取り上げるネタは主に「CNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）」だ（「DNN（Deep Neural Network）」や「深層学習」などと表現することもあるが、指しているものはほぼ同一なので以下CNNで統一する）。
CNNが学会で急に注目されるようになったのは2012年、そのCNNを利用して、「一般人に見える形」での成果が出始めたのが2015年頃からである。もともと2012年にCNNが大きなブレークスルーを実現したのが画像認識の分野だったこともあり、CNNも画像認識分野を中心にアプリケーションへの応用が進んでゆく。といっても、CNNそのものは本来汎用というか、何でもありの世界であり、実際GoogleのAlphaGoのような分野の応用例もあるから、あとはネットワークの構造と学習データ次第という話ではあるのだが。
CNN関連製品が大量に登場している理由
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