卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）簡介
卷積神經網路（CNN）是一種專門用於處理具有網格結構數據的深度學習模型，最常見的應用是圖像數據分析，例如圖像分類、物體檢測、語義分割等。
一、基礎概念
CNN 的核心思想是利用卷積操作（Convolution）來提取輸入數據（input data）的特徵。這種方法特別適合處理圖像數據，因為它能夠捕捉圖像中的局部模式，例如邊緣、角點或其他結構。
二、CNN 網路架構
出處: Analog Decvices
整個 CNN 計算流程可以分為兩大任務：卷積（Convolution） 與 池化（Pooling）。
卷積（Convolution）
卷積的目的在於提取輸入資料的局部特徵（如圖像中鳥嘴是鳥類的特徵），例如邊緣或紋理。這一層的神經元透過卷積核（Filter）進行特徵擷取，為後續辨識奠定基礎。
出處: Analog Devices
池化（Pooling）
池化的主要目的是縮小圖片的尺寸，使運算更快，同時讓模型更穩定地辨識圖片中的重要特徵。無論特徵出現的位置或形狀略有變化，模型仍能正確識別。
如下圖所示，目的是提取狗眼這一特徵，經過 Filter 的簡化後，雖然資料量減少，但仍保留了關鍵資訊。
出處: A improved pooling method for convolutional neural networks
三、典型模型應用
- ResNet（深度殘差網路）
- YOLO（即時物件偵測）
- Faster R-CNN（高效區域卷積網路）
卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）簡介
卷積神經網路（CNN）是一種專門用於處理具有網格結構數據的深度學習模型，最常見的應用是圖像數據分析，例如圖像分類、物體檢測、語義分割等。
一、基礎概念
CNN 的核心思想是利用卷積操作（Convolution）來提取輸入數據（input data）的特徵。這種方法特別適合處理圖像數據，因為它能夠捕捉圖像中的局部模式，例如邊緣、角點或其他結構。
二、CNN 網路架構
出處: Analog Decvices
整個 CNN 計算流程可以分為兩大任務：卷積（Convolution） 與 池化（Pooling）。
卷積（Convolution）
卷積的目的在於提取輸入資料的局部特徵（如圖像中鳥嘴是鳥類的特徵），例如邊緣或紋理。這一層的神經元透過卷積核（Filter）進行特徵擷取，為後續辨識奠定基礎。
出處: Analog Devices
池化（Pooling）
池化的主要目的是縮小圖片的尺寸，使運算更快，同時讓模型更穩定地辨識圖片中的重要特徵。無論特徵出現的位置或形狀略有變化，模型仍能正確識別。
如下圖所示，目的是提取狗眼這一特徵，經過 Filter 的簡化後，雖然資料量減少，但仍保留了關鍵資訊。
出處: A improved pooling method for convolutional neural networks
三、典型模型應用
- ResNet（深度殘差網路）
- YOLO（即時物件偵測）
- Faster R-CNN（高效區域卷積網路）
卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）簡介
卷積神經網路（CNN）是一種專門用於處理具有網格結構數據的深度學習模型，最常見的應用是圖像數據分析，例如圖像分類、物體檢測、語義分割等。
一、基礎概念
CNN 的核心思想是利用卷積操作（Convolution）來提取輸入數據（input data）的特徵。這種方法特別適合處理圖像數據，因為它能夠捕捉圖像中的局部模式，例如邊緣、角點或其他結構。
二、CNN 網路架構
出處: Analog Decvices
整個 CNN 計算流程可以分為兩大任務：卷積（Convolution） 與 池化（Pooling）。
卷積（Convolution）
卷積的目的在於提取輸入資料的局部特徵（如圖像中鳥嘴是鳥類的特徵），例如邊緣或紋理。這一層的神經元透過卷積核（Filter）進行特徵擷取，為後續辨識奠定基礎。
出處: Analog Devices
池化（Pooling）
池化的主要目的是縮小圖片的尺寸，使運算更快，同時讓模型更穩定地辨識圖片中的重要特徵。無論特徵出現的位置或形狀略有變化，模型仍能正確識別。
如下圖所示，目的是提取狗眼這一特徵，經過 Filter 的簡化後，雖然資料量減少，但仍保留了關鍵資訊。
出處: A improved pooling method for convolutional neural networks
三、典型模型應用
- ResNet（深度殘差網路）
- YOLO（即時物件偵測）
- Faster R-CNN（高效區域卷積網路）
卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）簡介
卷積神經網路（CNN）是一種專門用於處理具有網格結構數據的深度學習模型，最常見的應用是圖像數據分析，例如圖像分類、物體檢測、語義分割等。
一、基礎概念
CNN 的核心思想是利用卷積操作（Convolution）來提取輸入數據（input data）的特徵。這種方法特別適合處理圖像數據，因為它能夠捕捉圖像中的局部模式，例如邊緣、角點或其他結構。
二、CNN 網路架構
出處: Analog Decvices
整個 CNN 計算流程可以分為兩大任務：卷積（Convolution） 與 池化（Pooling）。
卷積（Convolution）
卷積的目的在於提取輸入資料的局部特徵（如圖像中鳥嘴是鳥類的特徵），例如邊緣或紋理。這一層的神經元透過卷積核（Filter）進行特徵擷取，為後續辨識奠定基礎。
出處: Analog Devices
池化（Pooling）
池化的主要目的是縮小圖片的尺寸，使運算更快，同時讓模型更穩定地辨識圖片中的重要特徵。無論特徵出現的位置或形狀略有變化，模型仍能正確識別。
如下圖所示，目的是提取狗眼這一特徵，經過 Filter 的簡化後，雖然資料量減少，但仍保留了關鍵資訊。
出處: A improved pooling method for convolutional neural networks
三、典型模型應用
- ResNet（深度殘差網路）
- YOLO（即時物件偵測）
- Faster R-CNN（高效區域卷積網路）
