1. NLP 分野における畳み込みニューラル ネットワークの応用と CV の違い
自然言語処理 (NLP) とコンピューター ビジョン (CV) の分野における畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の適用にはいくつかの違いがあります。これは主に、これら 2 つの分野のデータ構造と特性が異なるためです。NLP と CV の分野における畳み込みニューラル ネットワークのアプリケーションのいくつかの違いを次に示します。
1. データ構造と処理方法：
- NLP: NLP では、データは一連のテキストであり、通常は単語ベクトルを使用して単語を表します。畳み込み演算は通常、テキスト シーケンスに対して 1 次元で行われ、局所的な特徴を捕捉します。
- CV: CV では、データはピクセルの 2 次元マトリックスを使用して表現される画像です。畳み込み演算は画像上で 2 次元であり、画像内の空間的特徴をキャプチャするために使用されます。
2. コンボリューションカーネルのサイズ:
- NLP: NLP では、畳み込みカーネルは通常、単語間の局所的な依存関係を捕捉するために狭くて高くなります。
- CV: CV では、コンボリューション カーネルは通常、画像上をスライドしてさまざまなスケールで特徴をキャプチャできる小さな 2 次元行列です。
3. コンテキスト情報の処理:
- NLP: NLP では、ローカルの文構造など、単語間のコンテキスト情報を取得するために畳み込み演算がよく使用されます。
- CV: CV では、畳み込み演算を使用して、画像内のテクスチャやエッジなどの局所的な特徴をキャプチャします。
4. モデルの構造と階層:
- NLP: NLP では、通常、畳み込みニューラル ネットワークをリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) と組み合わせて、TextCNN、Transformer などのハイブリッド構造を構築します。
- CV: CV では、通常、畳み込みニューラル ネットワークが主要な特徴抽出器として使用され、プーリング層、全結合層などと組み合わせて全体のモデルを構築します。
5. 使命と応用:
- NLP: NLP では、畳み込みニューラル ネットワークは、テキスト分類、感情分析、固有表現認識などのタスクによく使用されます。
- CV: CV では、畳み込みニューラル ネットワークは、画像分類、オブジェクト検出、画像セグメンテーションなどのタスクに一般的に使用されます。
NLP 分野と CV 分野のデータとタスクは異なりますが、畳み込みニューラル ネットワークは両方の分野で強力な特徴抽出および表現学習能力を示しています。研究の深化に伴い、畳み込みニューラル ネットワークを NLP や CV 以外の分野に適用するモデルや手法も増えています。