問題 No.1178
画像処理において圧倒的な成果を上げているニューラルネットワークの一種である。画像全体の全結合レイヤーとは異なり、画像の局所的な領域にフィルター（カーネル）をスライドさせながら演算を適用する「畳み込み層」と、位置のズレへの頑健性を高める「プーリング層」を交互に繰り返すことで、画像の輪郭や模様などの空間的な特徴を効率的に抽出できるネットワーク構造はどれか。
【正解の解説】
CNN
人間の目の仕組みをヒントにした構造で、画像を小さく切り出しながら特徴を探し、最終的に画像が何かを判断します。
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【その他の選択肢の解説】
RNN
時系列データの処理に特化したモデルで、画像特有の空間的な特徴抽出にはあまり向きません。
多層パーセプトロン(MLP)
全ての入力同士を結合するシンプルなネットワーク構造で、画像の空間的な位置関係を捉えるのには不向きです。
GAN
2つのモデルが競い合うように学習し、本物に近い画像を生成する技術です。