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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?

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。

コンテンツ情報

公開日 2017/02/06 フォーマット PDF 種類 プレミアムコンテンツ
ページ数・視聴時間 9ページ ファイルサイズ 524KB

要約

 畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Networks)とは、一体何でしょうか。

 簡単に言うとニューラルネットワークの進化における一段階で、ビジョンプロセッシング、手書き文字認識、声紋分析、ロボティクスといったアプリケーションで重要な技術になりつつあります。広範囲な組み込みシステムにて利用されてる可能性が高く、組み込みシステムの最新状況に通じていたいならば、大いに関心を持つべき事柄です。

 しかし、CNNは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。そのため、その応用範囲の広さとは裏腹に、当面は汎用的な技術ではなく、特定用途向けのブラックボックスまたはフレームワークとして登場し、ユーザーであるデザインチームから複雑性の大部分が隠されることになりそうです。

 ここでは畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Networks)の概要やその内部構造、組み込みシステムへ実装すること念頭に置いた実装方法について考えていきます。

※本資料はMONOistの記事をまとめたブックレットです。

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