Convolutional Neural Networkとは何なのか - Qiita
機械学習の世界において、画像といえばConvolutional Neural Network(以下CNN)というのは、うどんといえば香川くらい当たり前のこととして認識されています。しかし、そのCNNとは何なのか、という解説は意外と少なかったりします。 そこで、本記事ではCNNについてその仕組みとメリットの解説を行っていきたいと思います。 なお、参考文献にも記載の通り解説の内容はStanfordのCNNの講座をベースにしています。こちらの講座はNeural NetworkからCNN、はてはTensorflowによる実装まで解説される予定なので、興味がある方はそちらもご参照ください。 CNNはその名の通り通常のNeural NetworkにConvolutionを追加したものです。ここでは、Convolution、畳み込みとは一体なんなのか、という点と、なぜそれが画像認識に有効なのかについて説
CNNモデル比較論文 "An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical Applications"を読んだ - 人間だったら考えて
深層学習を用いた画像認識分野では様々なCNNのネットワーク構造が提案されており，ImageNetデータセット等を用いた予測精度比較が広く行われています． じゃあどのCNNモデルを使うべきなんだろう…と考えていましたが，最近こんなtweetが目に入りました． 代表的なCNNアーキテクチャについて、パラメータ数や実際の演算量・時間、エネルギー消費などを精度との関係とともに検証。純粋に読み物として面白くてさくさく読めるし、肌感覚的にNW構造と計算量の関係を掴んでおくのは今やサバイバル術だしな https://t.co/6ZAEkWXKtu— 水産品 (@sakanazensen) 2017年2月27日 予測精度による比較は広く行われていますが，計算速度やメモリ使用量による比較は見たことが無かったので，tweetで紹介されている論文"An Analysis of Deep Neural Netwo
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
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