畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の初心者向けガイド：ステップバイステップの説明

ディープラーニングは、コンピュータービジョン、認知計算、視覚データの洗練された処理への複数のアプローチを容易にしました。 そのような例の1つは、オブジェクトまたは画像の分類にCNNまたは畳み込みニューラルネットワークを使用することです。 CNNアルゴリズムは、機械が人間と同じように周囲の世界を（ピクセルの形で）認識できるようにすることで、視覚ベースの分類に大きな利点をもたらします。

CNNは基本的に認識アルゴリズムであり、視覚データからレイヤーを介して多数のパラメーターを処理、分類、または識別するのに十分なトレーニングを受けることができます。 これにより、マシンまたはソフトウェアが入力データから必要なオブジェクトを正確に識別できるようになるため、高度なオブジェクト識別と画像分類が促進されます。

CNNベースのシステムは、画像ベースのトレーニングデータから学習し、トレーニングモデルに基づいて将来の入力画像または視覚データを分類できます。 トレーニングに使用されるデータセットに一連の有用な視覚的手がかり（空間データ）が含まれている限り、画像またはオブジェクトの分類器は非常に正確です。

CNNは、Googleレンズの画像分類システムなどの一般的な実装や、テスラなどの自動運転車で現在使用されている最も人気のある深層学習アプローチの1つです。 これは特に、オブジェクトの検出に加えて、CNNの助けを借りて可能な信頼性の高いパターン認識によるものです。

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CNNのアプリケーション

CNNベースのシステムの使用は、セキュリティシステム、防衛システム、医療診断、画像分析、メディア分類、およびその他の認識ソフトウェアで見られます。 たとえば、CNNをRNN（リカレントニューラルネットワーク）とともに使用して、ビデオ認識ソフトウェアまたはアクション認識機能を構築できます。

これは、ビデオ分類のより高度なアプリケーションであり、システムがビデオを順次形成するフレームで利用可能な空間情報を分析することにより、ビデオからリアルタイムでオブジェクトを識別できるようにします。

これらのフレームのシーケンスには、空間的および時間的処理を通じてデータをモデル化するのに役立つ時間的情報も含まれているため、畳み込み層と反復層の両方で構成されるハイブリッドアーキテクチャを使用できます。 テスラ車とウェイモ車は、CNNを使用して、カメラによってリアルタイムでキャプチャされたデータを利用して、道路や入ってくる物体や車両のさまざまな側面を認識して分類します。

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ニューラルネットワークは、ライン検出、環境セグメンテーション、ナビゲーション、自動運転で車両システムを強化します。 これらの機能により、自動運転車は、オブジェクトの回避、車線変更、スピードアップ、スローダウン、または必要に応じてブレーキをかけて完全に停止するなどの分類パターンに基づいて複雑な決定を下すことができます。

ただし、これらはCNNのより高度な実装であり、GPS、RADAR、LiDARなどのハードウェアとセンサー、および大量のトレーニングデータと高性能処理環境が必要です。 これらは、深層学習モデルが、センサーからの受信データをリアルタイムで処理し、関連するアクションを実行する意思決定システムになるのに役立ちます。

カメラビジョンは、センサーからのデータを使用して、環境の3D知覚（視覚的再構成、深度分析など）も取得し、距離を正確に分析できます（レーザーを使用）。 したがって、モデルは車両またはオブジェクトの将来の位置を予測し、最終的に最善の行動方針を決定することができます。

CNNモデルは、分類、セグメンテーション、ローカリゼーションに依存し、予測を構築します。 これにより、これらの車は、特定の状況で人間の脳が行うように、または場合によっては人間のドライバーよりも効果的に反応することができます。

CNNは、特にコンピュータービジョンとターゲット検出に関して、機械と人間の間のギャップを真に埋めています。 ただし、CNNを理解するには、最初にニューラルネットワークについて学習し、2次元の視覚データにCNNアルゴリズムを使用することから始める必要があります。

ディープラーニングのニューラルネットワークとは何ですか？

ディープラーニングは、機械学習の最も重要な分野の1つであり、ANNまたは人工ニューラルネットワーク（ANN）を使用して、教師あり、教師なし、または半教師ありの機械学習手法として実装されます。 これらのタイプの機械学習モデルは、データの高レベルの機能を処理するために、処理の複数のレイヤーに依存しています。

レイヤーは基本的に、計算単位として一緒にスタックされる複数のノードまたはブロックです。 これらの層は、人間のニューロンを効果的にエミュレートし、人間の脳と同じように機能します。 レイヤーを段階的に構築することにより、モデルは、前処理されたデータのみを含む最初の入力レイヤーよりもはるかに高度になる可能性があります。

ニューラルネットワークアルゴリズムは、最終的な出力層に到達するまで、将来の層に計算を供給することができる出力を抽出します。 これにより、後続のすべてのレイヤーのすべてのノードが前のレイヤーの単一ノードに接続されるネットワークが形成されます。 モデルが3つ以上のレイヤーを使用している場合は常に、ディープニューラルネットワーク（DNN）として分類されます。 これらのネットワークはサイクルを形成せず、複数の知覚層を可能にするため、予測やデータ処理にもさまざまな側面が導入されます。

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ディープラーニングに使用される一般的なフレームワークは次のとおりです。

• TensorFlow
• ケラス
• Apache MXNet

畳み込みニューラルネットワークとは何ですか？

畳み込みニューラルネットワークは、主にピクセルデータを処理して画像を処理したり、画像認識を行ったりするために使用されるANNの一種です。 CNNは、マシンビジョンと推奨ベースのシステムを使用する生成的および記述的タスクのディープラーニングで使用されます。

CNNはDNNと同様のより効率的なANNですが、フィードフォワードニューラルネットワークの複雑さを軽減します。 これは、CNNが通常、特徴マップレイヤーと特徴抽出レイヤーの2つのレイヤーに依存しているためです。 各ノードの入力は、前のレイヤーのローカル受容野からローカル機能を抽出します。

抽出が完了すると、ローカルフィーチャと他のフィーチャの間の位置関係がプロットまたはマッピングされます。 最終的な解像度をより正確にするために、畳み込みレイヤーの後に、ローカル平均を計算するコンピューティングレイヤーと特徴の2次抽出が続きます。 CNNは主に2層で機能しますが、多特徴抽出と不変歪みが組み込まれているため、予測は非常に正確です。

同じフィーチャマップ平面内のノードは、重みが共有されているため、同時に学習できます。 これにより、ネットワークの複雑さが軽減され、多次元入力画像の入力が可能になります。 他のニューラルネットワークとは異なり、CNNは処理要件が低いため、画像を低解像度の画像に変換する必要はありません。

このモデルは多層知覚に似ていますが、CNNはデータの過剰適合を起こしにくいため、複雑さが軽減されます。 これは、パラメーターにペナルティを課すか、スキップされた接続をトリミングすることにより、多層パーセプトロンアプローチを正規化することによって行われます。

CNNは、データ内の階層パターンを使用して、複雑さのレベルごとにパターンを組み立てます。 畳み込みニューラルネットワークは、他の分類アルゴリズムと比較して、特に画像やビデオの場合、前処理をほとんど必要としません。 NLPを使用すると、ロボット工学、医療診断、自動化のより高度なアプリケーションにCNNを使用することもできます。 CNNは、ほとんどの教師なし機械学習手法でうまく機能し、自動学習手法を通じてモデルフィルターを独立して最適化し続けます。

CNNの利用可能なアーキテクチャは次のとおりです

• GoogLeNet
• AlexNet
• LeNet
• ZFNet
• ResNet
• VGGNet

これはCNN実装の例です

ランダムな画像セットから鳥、猫、犬、車、人間を分類する必要があると仮定します。 まず、将来の計算のベンチマークとして使用できるトレーニングデータセットを見つける必要があります。 優れたトレーニングデータセットの例は、鳥、猫、犬、車、人間の5万枚の64×64ピクセルの写真のデータセットです。

これらの各ターゲットは、整数値が関連付けられたクラスラベルになります。 クラスラベルは、「鳥」、「猫」、「犬」、「車」、「人間」で、値は0、1、2、3、4です。このデータセットとベンチマークを使用してCNNモデルがトレーニングされると、 、ランダムな入力データから視覚的な手がかりを識別し、ラベルに従って分類することができます。 最終的なモデルは、これらのオブジェクトを特徴とする画像のランダムなセットから5つの異なるタイプのオブジェクト（ラベル）を正確に識別できます。

CNNモデルを構築するために必要な手順は次のとおりです

• データセットを読み込んでいます。
• ピクセルデータの準備。
• モデルの定義。
• モデルの評価。
• 結果を提示します。
• 完全なサンプリング。
• ベースラインモデルを開発します。
• モデルを改善するための正則化手法を実装します。
• データの拡張。
• モデルの完成とさらなる評価。

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