畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は深層学習における重要なテクノロジーであり、画像処理、音声認識、自然言語処理などの分野で広く使用されています。この記事では、コンピューター ビジョンにおける CNN の基本原理、構造、応用について紹介します。
1. CNNの基本原理
CNNはニューラルネットワークをベースとした機械学習手法であり、人間の脳のニューロンの接続方法を模倣して複数のニューロンから構成される3次元のネットワーク構造を構築することが基本原理です。 CNN では、各ニューロンは前の層のすべてのニューロンに接続され、これらの接続の重みはバックプロパゲーション アルゴリズムを通じて更新されます。
CNN の特徴は、ローカル接続と共有重みの特性にあります。ローカル接続とは、各ニューロンが入力データのローカル領域にのみ接続されることを意味し、ネットワークのパラメーターの数が大幅に削減されます。重みの共有とは、同じニューロンがすべての場所で同じ重みを使用することを意味し、これにより CNN が画像のテクスチャや形状などの特徴をより適切にキャプチャできるようになります。
2. CNNの構造
CNN は主に入力層、畳み込み層、プーリング層、全結合層で構成されます。
- 入力層
入力層は生データを CNN に供給する役割を果たし、通常は画像をピクセル行列またはテンソルに変換します。
- 畳み込み層
畳み込み層は CNN の中核部分であり、入力データから特徴を抽出する役割を果たします。畳み込み層の各ニューロンは入力データの局所領域に接続されており、この領域内の特徴は畳み込み演算によって抽出されます。畳み込み演算は、入力データと畳み込みカーネルをポイントごとに乗算および累積して出力データを取得できる特別な行列乗算演算です。
- プーリング層
プーリング層は通常、畳み込み層の後に配置され、その機能は出力データの次元を削減し、計算量を削減することです。プーリング層の各ニューロンは、最大プーリングや平均プーリングなど、入力データのローカル領域を集約する役割を果たします。
- 全結合層
全結合層は通常、CNN の最後の数層に位置し、その機能は前の層の出力データを統合して分類することです。全結合層の各ニューロンは以前のすべてのニューロンに接続され、全結合演算を通じて以前の出力データが重み付けおよび合計されて、最終的な分類結果が得られます。
3. コンピュータビジョンにおける CNN の応用
コンピューター ビジョンは、画像分類、ターゲット検出、顔認識などを含む、CNN の最も広く使用されている分野の 1 つです。たとえば、画像分類では、CNN は多数の画像をトレーニングおよび学習することで画像内の特徴を自動的に抽出し、画像の自動分類を実現します。ターゲット検出では、CNN はスライディング ウィンドウを通じて画像をスキャンして分類することにより、画像内のターゲット オブジェクトを自動的に検出して位置を特定できます。
4. まとめ
CNN は深層学習における重要な技術であり、ローカル接続と重みの共有という特徴により、画像処理、音声認識、自然言語処理などの分野で幅広い応用が期待されています。深層学習テクノロジーの継続的な開発により、CNN は将来的にさらに広く使用され、発展するでしょう。