卷積神經網路系列(1)
CNN網路建模精確特徵萃取
隨著人工智慧(AI)技術的快速發展，AI可支援越來越多以前無法實現或者難以實現的應用。有鑑於此，本系列文章特別解釋了卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)及其對人工智慧和機器學習的意義。CNN是一種能夠從複雜資料中擷取特徵的強大工具，例如識別音訊訊號或圖像訊號中的複雜模式就是其應用之一。本文討論了CNN相對於經典線性規劃的優勢，後續文章《訓練卷積神經網路：解析機器學習—第二部分》將討論如何訓練CNN模型，而第三部分則將討論一個特定用例，並使用專門的AI微控制器對模型進行測試。本文為「CNN相對於經典線性規劃」的一部分。...
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