畳み込みニューラルネットワーク(たたみこみニューラルネットワーク、英: Convolutional neural network、略称: CNNまたはConvNet)は層間を共通重みの局所結合で繋いだニューラルネットワークの総称・クラスである。機械学習、特に音声言語翻訳[1]や画像や動画認識に広く使われる。 CNNは、その重み(行列の)共有構造と並進不変特性に基づいて、シフト不変(shift invariant)あるいは位置不変(space invariant)人工ニューラルネットワーク(SIANN)とも呼ばれている[2][3]。 一般的な畳み込み処理は以下のように定式化される[4]。はj番目の出力チャネルを、は相互相関関数を意味する。 すなわち各出力チャネル ごとに入力チャネル 枚分の畳み込みカーネル が用意され、カーネルを用いた各入力チャネルの畳み込みの総和へバイアス項 が付与され各チ
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