Convolutional Neural Network

/ˌkɒnvəˈluːʃənəl ˈnjʊərəl ˈnɛtwɜːrk/ コンボリューショナルニューラルネットワーク

1. 画像認識や処理に特化した深層学習モデル。特に、畳み込み層とプーリング層を用いて画像の特徴を階層的に学習する。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、人間の視覚野の仕組みにヒントを得て開発された深層学習の一種です。主に画像や動画の認識、分類、生成に用いられます。畳み込み層で画像の局所的な特徴を抽出し、プーリング層で特徴の情報を圧縮することで、効率的に学習を進めることができます。

Convolutional neural networks are widely used in image classification tasks. (畳み込みニューラルネットワークは、画像分類のタスクで広く使われています。)

• Convolutional neural networks: 画像認識などに使われる特定の種類のニューラルネットワークを指します。
• are widely used: 広く利用されている、という意味です。
• in image classification tasks: 画像をカテゴリーに分類する作業を指します。

A CNN can automatically learn spatial hierarchies of features from input images. (CNNは、入力画像から特徴の空間的階層を自動的に学習できます。)

• A CNN: 畳み込みニューラルネットワークの略称です。
• can automatically learn: 自動的に学習することができる、という意味です。
• spatial hierarchies of features: 画像内の位置情報を含む特徴の、段階的な構造を指します。
• from input images: 処理される元の画像を指します。

Developing an efficient convolutional neural network requires extensive computational resources. (効率的な畳み込みニューラルネットワークを開発するには、膨大な計算リソースが必要です。)

• Developing an efficient: 効率的なものを開発すること、という意味です。
• convolutional neural network: 画像認識などに使われる特定の種類のニューラルネットワークを指します。
• requires extensive: 非常に多くのものを必要とする、という意味です。
• computational resources: 計算処理を行うためのハードウェアやソフトウェアなどの資源を指します。

関連

• Deep learning
• Machine learning
• Artificial intelligence
• Neural network
• Image recognition
• Computer vision
• Backpropagation
• Feature extraction