CNN

畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN）は、
画像や動画などの物体認識や分類タスクに特に適した、ディープラーニングのアルゴリズムである。
畳み込みニューラルネットワークは、画像のような二次元データを処理することができる、独自の枠組みを持っている。

畳み込みニューラルネットワークは、画像を入力として受け取る。
その後、画像を小さな領域に分割し、各領域を畳み込むことで特徴を抽出する。
この畳み込み処理を繰り返すことで、画像内の複数の特徴を抽出することができる。

畳み込みニューラルネットワークには、畳み込み層とプーリング層がある。
畳み込み層は、画像を小さな領域に分割し、各領域を畳み込む層である。
プーリング層は、畳み込み層の出力を圧縮する層である。
プーリング層を通じて、画像の特徴をまとめることができる。

畳み込みニューラルネットワークは、画像認識タスクにおいて優れた精度を発揮している。
また、畳み込みニューラルネットワークは、画像内の位置情報を保持することができるため、
画像中のある物体がどこに位置しているかを推定するタスクにも適している。