3D CNNs — 空間と時間を同時に学習する3次元畳み込みニューラルネットワーク

3D CNNs（3次元畳み込みニューラルネットワーク）とは、高さ・幅だけでなく時間軸または深さ軸まで含めた3次元畳み込みによって特徴を抽出し、動画の動きや3Dボリューム構造を同時に学習するConvolutional Neural Networks（CNN）である。

07/05/2026

Convolutional Neural Networks（CNN）とは — 画像認識を支える畳み込みニューラルネットワークの仕組み

Convolutional Neural Networks（CNN）とは、画像認識やコンピュータビジョンで使われる畳み込みニューラルネットワークであり、画像の局所パターンを効率よく抽出する深層学習の代表的なアーキテクチャである。画像や動画のような格子状のデータを入力とし、画素の空間的な配置関係を維持したまま特徴抽出を行う。従来の全結合ニューラルネットワークでは、画像の全ピクセルを一度に接続するため、パラメータ数が膨大になり、位置関係も扱いにくいという問題があった。CNNは、畳み込み、プーリング、Locality、Weight Sharingによって、画像に適した効率的な特徴抽出を実現する。

06/05/2026