卷積神經網路的運作原理 | 私立大學五星教授網

卷積神經網路（英語：convolutional neural network，縮寫：CNN）是一種前饋神經網路，它的類神經元可以回應一部分覆蓋範圍內的周圍單元，對於大型圖像處理有出色表現 ...

CNN 又被稱為CNNs 或ConvNets，它是目前深度神經網路（deep neural network）領域的發展主力，在圖片辨別上甚至可以做到比人類還精準的程度。如果要說有任何方法能不負大家 ...

雖然神經網路有許多種類型，但本系列文章將只關注卷積神經網路(CNN)，其主要應用領域是對輸入資料的模式識別和物件分類。CNN是一種用於深度學習的人工神經網路。此種網路由 ...

... 卷積神經網路』(Convolutional Neural Network, CNN)，它可以自動進行『特徵萃取』(Feature Extraction)，從而應用在影像辨識及自然語言處理(NLP)上，也因『卷積層 ...

2022年6月6日 — 卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN），其應用包括影像辨識、自然語言處理（NLP）等領域。若能從其發展至今的脈絡開始了解，必定可以 ...

因此深度神經網路（Deep Neural Network，DNN）開始被廣泛應用於解決視覺、語言識別、語言理解等各式問題。 另一方面，由於深度學習需要執行龐大的數學運算，在最初發展 ...

2021年10月31日 — 卷積神經網路(CNN) 是深度學習裡極為重要的一種網路架構，在電腦視覺上的優秀表現促使深度學習的蓬勃發展，CNN 還有許多更實際的應用，如物件偵測、 ...

2020年3月9日 — 目前有許多研究案例運用的是人工智慧中的深度學習卷積神經網路（Convolution Neural Network，CNN），例如乳癌、腦癌、肺癌、視網膜病變、腦齡估算等。

2019年12月30日 — 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展， ...

2019年7月22日 — 基於上面幾個理由便衍伸出Convolutional Neural Network ( CNN ) 卷積神經網路來進行圖像辨識。 整個CNN 結構主要分成幾個部分: 卷積層( Convolution ...