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コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)

畳み込みニューラルネットワーク(CNN):Yann LeCunによって提案され、手書き文字(MNIST)認識に応用された。その実質は多層フィードフォワードネットワークであり、画像、特に大きな画像の処理と認識に長けている。

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ニューラルネットワークは所謂ディープラーニングの基礎であり、必須の知識ポイントです。これは人間の脳内のニューラルネットワークから着想を得ており、最も有名なアルゴリズムはバックプロパゲーション(backpropagation)アルゴリズムです。ここでは、ニューラルネットワークに関連するパラメータと計算方法について簡単に整理します。

この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。