畳み込みニューラルネットワーク

畳み込みニューラルネットワークタタミコミニューラルネットワーク

ヘボン式ローマ字：tatamikominyuurarunettowaaku 母音パターン：aaioiuuaueoaau

画像の局所領域に畳み込み演算を適用して特徴を抽出する深層学習モデル。画像認識や動画認識などに広く用いられ、1998年にヤン・ルカンらが提案したLeNet-5が原型として知られる。

言語学的特徴

—

ジャンル

エンティティ

手法名

品詞

普通名詞

語種

日本語 英語

読みの文字数

16文字

モーラ数

15モーラ

先頭文字

タ

末尾文字

ク

円環交差数

14回

別表記

• CNNシーエヌエヌ