butubutuai https://blog.hatena.ne.jp/butubutuai/ ぶつりやAI https://www.ai-physics-lab.com/ ディープラーニング 本記事では、画像認識技術の基礎である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）について、初心者向けにわかりやすく解説します。従来の全結合ネットワーク（FCN）が画像処理に適さない理由を詳しく説明し、CNNの基本構造や特徴、そして画像の位置ズレやスケール変化に対する安定性の向上について具体例を交えて紹介します。これからAIやディープラーニングを学ぶ方にとって、必見の内容です。 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.ai-physics-lab.com%2Fentry%2Fcnn-introduction-image-recognition_2" title="【理論基礎６】畳み込みニューラルネットワーク（CNN) - ぶつりやAI" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://ai-physics-lab.github.io/blog-figures/cnn-convolution-relu-pooling-feature-maps.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-01-31 21:01:00 rich https://www.ai-physics-lab.com/entry/cnn-introduction-image-recognition_2 1.0 100%