卷積神經網路 | 私立大學五星教授網

每當深度學習又有什麼重大突破時，這些進展十有八九都和卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN）有關。CNN 又被稱為CNNs 或ConvNets，它是目前深度神經網路（ ...

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 ...

卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) ... 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 ...

神經網路是一種由神經元組成的系統或結構，其使AI能夠更理解資料，進而解決複雜問題。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 ...

2018年3月27日 — 卷積神經網路中的「卷積」就是特徵擷取的方法，此部份必須靠大量資料的特性不斷的反覆學習，在學習中盡可能滿足設立的條件，達到目標。所以在用深度學習時 ...

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、 ...

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 ...

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 ...