卷積神經網路的運作原理 | 私立大學五星教授網

由 郭衿懿 著作 · 2019 — 本研究提出透過深度學習之影像辨識技術，利用卷積神經網路（CNN）所具有很強的特徵提取功能，透過濾波器（filters）一層一層從輪廓、邊緣線條到局部特徵自動進行提取， ...

2018年12月20日 — 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的概念理解過一遍之後，會發現其實CNN是一個很直觀的演算法 ...

CNN 也是模仿人類大腦的認知方式，譬如我們辨識一個圖像，會先注意到顏色鮮明的點、線、面，之後將它們構成一個個不同的形狀(眼睛、鼻子、嘴巴...)，這種抽象化的過程就是 ...

2020年2月27日 — 在影像辨識的領域中，輸入的特徵x 其數量會等於一張圖片的解析度乘上色彩深度和三原色。 例如：一張畫質為FHD 的圖片，輸入的特徵總共 ...

由 PS Weng 著作 · 2016 — 整體的來說，我們發展出了一個使用卷積神經網路的運算技巧並且可以即時做圖像辨識的系統，同時我們提出可以減少記憶體用量以及頻寬的硬體架構。

為了說明CNN，我們可以從一個非常簡單的例子開始：辨識圖片上的符號是圈還叉。這個例子一方面已經能很好說明CNN 的運作原理，另一方面也夠簡單，以免我們拘泥於不必要的 ...

1 定義 · 2 概覽 · 3 發展. 3.1 大腦中視覺皮層接收視覺訊號的過程 · 4 結構. 4.1 卷積層; 4.2 線性整流層; 4.3 池化層; 4.4 完全連接層 · 5 應用. 5.1 影像辨識; 5.2 視訊分析 ...

卷積層就是透過濾鏡在原先的圖片從左上角向右再向下遍歷整張圖片直至右下角，以不同的濾鏡提取出照片的特徵值。簡單來說就是讓圖片的特徵變得明顯，讓我們在後面的訓練是 ...

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 ...