畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks、CNN）は、深層学習の一種で、主に画像認識や画像処理のタスクで広く利用されている人工ニューラルネットワークの一種です。CNNは、生物学的な視覚システムにインスピレーションを受けて開発され、特徴を自動的に学習し、認識性能を向上させることができます。
CNNは、以下のような特徴があります。
コンテンツ
局所受容野（Local receptive field）
CNNは、画像の小さな領域に焦点を当て、それぞれの領域で特徴を抽出します。これにより、画像内の特徴の位置に関係なく、その特徴を識別することができます。
畳み込み層（Convolutional layer）
これは、CNNの主要な層であり、フィルタ（またはカーネル）と呼ばれる小さなウィンドウを使って、入力画像を走査し、特徴マップを生成します。畳み込み層は、画像の特徴を学習し、抽出する役割を担います。
活性化関数（Activation function）
畳み込み層の後には、非線形性を導入する活性化関数（例: ReLU関数）が適用されます。これにより、ネットワークが複雑なパターンや特徴を学習できるようになります。
プーリング層（Pooling layer）
CNNには、次元削減と計算コストの削減を目的としたプーリング層が含まれます。プーリング層は、特徴マップをダウンサンプリングし、画像の空間サイズを縮小します。最大プーリング（Max pooling）や平均プーリング（Average pooling）が一般的に使用されます。
全結合層（Fully connected layer）
CNNの最後には、全結合層があります。この層は、畳み込み層とプーリング層で抽出された特徴を、最終的な出力（例: 分類）に変換する役割を果たします。
CNNは、画像認識や物体検出、セグメンテーションなどのタスクで高い性能を発揮し、現在のコンピュータビジョン技術の基盤となっています。また、CNNは、自然言語処理（NLP）や音声認識、医療画像解析など、他のドメインの問題にも適用されており、幅広い分野でその有用性が認められています。
畳み込みニューラルネットワークは、特徴の自動学習、位置不変性、複雑なパターンの検出など、多くの利点を提供します。このため、近年の深層学習技術の進歩に伴い、CNNは多くの画像認識コンペティションで最先端の性能を達成しており、広く実用化されています。
