卷積神經網路簡介：解析機器學習—第一部分 | 政府出版品書目資料查詢網

2017年12月24日 — 1. Convolution Layer卷積層. 卷積運算就是將原始圖片的與特定的Feature Detector(filter)做卷積運算(符號⊗)，卷積運算就是將下圖兩個3x3的矩陣作相乘 ...

2019年7月22日 — 卷積層主要是由許多不同的kernel 在輸入圖片上進行卷積運算。 什麼是卷積? 在這邊卷積其實就是兩個步驟組成的運算: 滑動+ 內積，利用filter 在 ...

卷積層可以產生一組平行的特徵圖（feature map），它通過在輸入圖像上滑動不同的卷積核並執行一定的運算而組成。此外，在每一個滑動的位置上，卷積核與輸入圖像之間會執行 ...

我們可以將整段卷積運算，簡單想成單一的處理步驟。在CNNs 的運作裡，這個步驟被稱為卷積層，這也代表後面還有更多層。 從CNN 的運作原理，不難看出它很耗運算資源 ...

卷積層(Convolution Layer) 就是由點的比對轉成局部的比對，透過一塊塊的特徵研判，逐步堆疊綜合比對結果，就可以得到比較好的辨識結果，過程如下圖。 https://ithelp.

2018年3月27日 — 卷積層的個數參數是跟輸入channel有關，基本上輸入channel有幾個，每個kernel map大小就是k × k × channel數。 所以假設輸入影像有(R, G, B)三個channel， ...

2021年10月31日 — 卷積層（Convolution layer）：在CNN中最重要的用途是提取特徵，有點像是電腦的眼睛，並尋找重要的特徵。 池化層（Pooling Layer）：主要是濾掉不重要的 ...

卷積層是最重要的部分，其使用一組獨特的權重和濾波器，使得網路可以從輸入資料中擷取特徵。資料可以是許多不同的形式，如圖像、音訊和文本。此種擷取特徵的過程使CNN能夠 ...

2022年12月22日 — 卷積神經網路（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種專門用於圖像處理的神經網路。它包含許多卷積層和池化層，可以捕捉圖像中的空間關係和 ...

2018年7月6日 — 本文將會介紹近年來在影像辨識領域相當熱門的卷積類神經網路 ... 積層(convolution layer)、池化層(pooling layer，subsampling)，並在再輸出端連結全 ...