私はそれを理解していませんでした。私のために簡単な言葉で言い換えることができますか？例として画像を使用します。
画像内のオブジェクトを識別しようとしていると想像してください。通常のニューラルネットワークは、個々のピクセルを見るだけで、それを理解しようとするかもしれません。しかし、畳み込みニューラルネットワークを使用すると、写真の小さなセクションを一度に見て、同じルールのセットを使用してそれらの各セクションを処理します。このようにして、オブジェクトが写真のさまざまな部分にある場合でも、オブジェクトを識別できます。これは、オブジェクトがどこにあるかに関係なく、オブジェクトの特徴を認識することを学んだからです。これらの機能は、画像をスキャンするフィルターのセットを使用して見つかり、これらのフィルターはすべてのセクションで使用されてオブジェクトを識別します。