現在、ディープラーニングの代表的なアルゴリズムの一つとして、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、コンピュータービジョンや分類などの分野で最高の成果を上げています。

その後、ディープラーニングネットワークと探索木を基盤とする知能ロボット「AlphaGo」が囲碁で人間に勝利し、CNNは大きな驚きを報じました。1年後、Masterは人間の囲碁名人全員を完全に圧倒し、人間には到底勝ち目がない神のようなレベルに到達しました。

畳み込みニューラル ネットワークは、ディープラーニング アルゴリズムの最も成功した応用例の 1 つであると言えます。

現在、CNNは広く利用されています。例えば、Facebookは画像の自動タグ付け、Googleは写真検索、Amazonは商品のレコメンデーション、Pinterestはパーソナライズされた家族向けプッシュ通知、Instagramは検索アーキテクチャの構築にCNNを活用しています。

したがって、CNNの最も古典的かつ普及した応用分野は画像処理分野です。畳み込みニューラルネットワークに関する古典的な論文を読むことは、CNNの学習と研究に不可欠です。

今日は、学術論文やナレッジグラフなどのリソースをいくつかお勧めしたいと思います。

これらの論文のほとんどは、コンピュータビジョン分野のトップクラスの学術会議で発表されました。合計100ページを超える7本の論文は、研究に非常に役立ちます。

01 レスネット

02 CNN

03 バッチノルム

04 アレックスネット

05 視覚化

06 レスネット

07 ヨロ4