學習使用Keras建立卷積神經網路 | 私立大學五星教授網

卷積神經網路(CNN) 是一種前饋神經網路(Feedforward Neural Network)。 藉影像處理，從圖片中萃取特徵，使特徵抽象化(Abstraction)，從而更準確辨識影像。

前一篇介紹完一個好用的雲端線上環境，今天就要開始AI機器學習的實作啦! 今天要實作的是前面有講過的卷積神經網路(Convolutional neural network)，就是用我們的python ...

2018年12月20日 — Convolution Neural Network (卷積神經網路). CNN一直以來是DL中最重要的一部份，CNN 在影像辨識中甚至可以超越人類辨識的精準度，把CNN的概念理解過 ...

2017年12月24日 — 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network)簡稱CNN，CNN是所有深度學習課程、書籍必教的模型(Model)，CNN在影像識別方面的威力非常強大，許多影樣 ...

CNN 卷積神經網路可以分成兩大部分: 影像的特徵提取: 透過Convolution 與Max Pooling 提取影像特徵. Fully connected Feedforward network: Flatten layers, hidden layers ...

2019年2月4日 — 透過一個讀者可以實際與之互動的貓狗辨識App 以及視覺化技巧，此篇文章將用最平易近人的方式介紹在人臉辨識、自動駕駛以及圖像分類中頻繁被使用的卷積 ...

2017年9月23日 — 首先最基礎的當然要從MNIST手寫資料集來下手練習了，我們預定要建立如下具有兩層的卷積與池化，以及一個128個神經元全連結層的CNN模型。