畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とリカレントニューラルネットワーク（RNN）は、機械学習とディープラーニングにおける重要なモデルです。それぞれ異なるタスクに適しており、異なる構造と動作原理を持っています。以下に詳細を説明します。
ディープラーニングの手法「CNN」の画像識別処理がアニメーションで理解できる「CNN Explainer」 2020年7月7日 8時0分 GIGAZINE（ギガジン） リンクをコピーする ...
「AI」や「機械学習」といった言葉を耳にすることが増えていますが、その仕組みを理解するのは難しいと感じる人もいるはず。ジョージア工科大学のAIに関する研究チームであるPolo Clubが、機械学習の代表的なモデルである畳み込みニューラルネットワーク ...
日本ディープラーニング協会G検定第7回試験対策講座は、ディープラーニングの手法をより深掘りします。代表的な手法で、画像認識でよく使われるCNNのモデルや、RNNなどを詳細に解説。試験に出るポイントも含めてその理論を理解します。 MICIN最高技術 ...
もはや日常に欠かせない画像生成AI（人工知能）や画像識別AIだが、これらの技術を支えるのが深層学習（ディープラーニング）だ。代表的なモデルとして以下の2つがある。 CNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク） GAN（Generative ...
ディープラーニング（CNN）を使って馬の評価に使ってみたいなという話。まだ自分に実装力がないのでやりたいことの ...
YouTubeのライブ講義、Udemyコース、大学の講義などで使用する教材です。 YouTubeチャンネル: https://www.youtube.com/channel/UCT ...
Fast R-CNNは、一般物体検出の大部分をディープラーニングで実現しましたが、物体候補(Region Proposals)を検出するアルゴリズムは依然として第52回でも触れたディープラーニング以前の手法であるSelective Searchを用いていました。つまり、画像の入力から物体候補 ...
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