畳み込みニューラルネットワーク

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機械学習において、畳み込みニューラルネットワーク(たたみこみニューラルネットワーク、: Convolutional neural network、略称: CNNまたはConvNet)は、順伝播型英語版人工ディープニューラルネットワークの一種である。画像や動画認識に広く使われているモデルである。

CNNは最小限のデータ前処理英語版しか必要としないように設計された多層パーセプトロンのバリエーションを使用する[1]。CNNは、その重み(行列の)共有構造と並進不変特性に基づいて、シフト不変(shift invariant)あるいは位置不変(space invariant)人工ニューラルネットワークSIANN)とも呼ばれている[2][3]

畳み込みネットワークは生物学的過程から発想を得た[4]。畳み込みネットワーク中のニューロン間の結合パターンは、動物の視覚野の配置から着想を得ている。視野の限定された領域における刺激にのみ応答する個々の皮質ニューロン受容野と呼ばれる。異なるニューロンの受容野は全視野を覆うように部分的に重なり合っている。

CNNは他の画像分類アルゴリズムと比較して比較的小さい全処理を用いる。これは、CNNが、伝統的なアルゴリズムでは人の手で設計されていたフィルターを学習することを意味する。この特徴量設計における予備知識と人間の努力からの独立がCNNの大きな利点である。

CNNは画像・動画認識レコメンダシステム[5]自然言語処理[6]に応用されている。

脚注[編集]

  1. ^ LeCun, Yann. “LeNet-5, convolutional neural networks”. 2013年11月16日閲覧。
  2. ^ Zhang, Wei (1988). “Shift-invariant pattern recognition neural network and its optical architecture”. Proceedings of annual conference of the Japan Society of Applied Physics. https://drive.google.com/file/d/0B65v6Wo67Tk5Zm03Tm1kaEdIYkE/view?usp=sharing. 
  3. ^ Zhang, Wei (1990). “Parallel distributed processing model with local space-invariant interconnections and its optical architecture”. Applied Optics 29 (32). https://drive.google.com/file/d/0B65v6Wo67Tk5ODRzZmhSR29VeDg/view?usp=sharing. 
  4. ^ Matusugu, Masakazu; Katsuhiko Mori; Yusuke Mitari; Yuji Kaneda (2003). “Subject independent facial expression recognition with robust face detection using a convolutional neural network”. Neural Networks 16 (5): 555–559. doi:10.1016/S0893-6080(03)00115-1. http://www.iro.umontreal.ca/~pift6080/H09/documents/papers/sparse/matsugo_etal_face_expression_conv_nnet.pdf 2013年11月17日閲覧。. 
  5. ^ van den Oord, Aaron; Dieleman, Sander; Schrauwen, Benjamin (2013-01-01). Burges, C. J. C.. ed. Deep content-based music recommendation. Curran Associates, Inc.. pp. 2643–2651. http://papers.nips.cc/paper/5004-deep-content-based-music-recommendation.pdf. 
  6. ^ Collobert, Ronan; Weston, Jason (2008-01-01). “A Unified Architecture for Natural Language Processing: Deep Neural Networks with Multitask Learning”. Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning. ICML '08 (New York, NY, USA: ACM): 160–167. doi:10.1145/1390156.1390177. ISBN 978-1-60558-205-4. http://doi.acm.org/10.1145/1390156.1390177. 

関連項目[編集]