2018年1月23日【人工知能】のお勉強

「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）って何？」ということをお勉強。

ニューラルネットワークは、「入力層」、「隠れ層」、「出力層」から構成され、各層には複数の「ノード」が存在する。

ある層のノードと隣の層のノードは「エッジ」で結合されている。

エッジ自体には、結合の強さを表す「重み」が設定されている。つまり、隣の層のノードから同じ値を連携しようとしても、通るエッジ（の重み）によって、連携される値が変わってくるということ。

ここまでは理解できました。

このあとに画像認識の実例が出てくるのですが、その部分を読んでも「なんで？」と思うばかり。

現在は、以下の記事を読んでみているところです。

自分は「文字認識の仕組みを理解することでニューラルネットワークの仕組みを理解できると思っている」ということを認識しましたので、「文字認識ニューラルネットワーク」で検索してみました。2つ目の記事は、1つ目の記事の関連記事を探そうとして「ニューラルネットワーク深層学習」で検索したもの。

このサイトは素人にわかりやす過ぎて、逆に知りたいことが書かれていなかった。でも、知識の入り口として良いと思いました。（「ニューラルネットワーク仕組み」で検索）

以下のサイトは基礎的なことを書いてくれているみたいだけど理解できず・・・（「CNN 人工知能」で検索）

（それでも、わかりやすかった順に記録しておきます）