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m11333013	CNN（卷積神經網絡，Convolutional Neural Network）是一種深度學習模型，主要用於處理圖像和視覺相關的任務。它模仿人類視覺系統的處理方式，能夠自動從原始數據中提取特徵並進行分類或識別。	2024-12-18
M11333001	CNN是一種用於深度學習的人工神經網路，這種網路由輸入層、若干卷積層和輸出層組成，卷積層是最重要的部分，它們使用一組獨特的權重和濾波器，使得網絡可以從輸入數據中提取特徵，數據可以是許多不同的形式，如影像、聲音和文字。	2024-12-11
b11033041	CNN（Convolutional Neural Network，卷積神經網絡）是一種深度學習模型，主要用於圖像和視覺任務。它透過模擬人類視覺系統的方式，使用多層卷積層對圖像進行處理。CNN的核心特點是利用卷積操作來提取圖像中的特徵，並通過池化層來減少計算量，最後利用全連接層進行分類或預測。CNN在影像辨識、物體檢測和語音處理等領域中廣泛應用。	2024-12-11
B11033056	CNN（Convolutional Neural Network，卷積神經網絡）是一種深度學習模型，主要用於處理具有網格結構的數據，如影像和視頻。它模仿了人類大腦處理視覺信息的方式，特別適用於圖像識別和分析。 CNN 的核心是卷積層，它使用卷積操作來自動學習圖像中的特徵（如邊緣、顏色或形狀）。這些特徵會被進一步處理，並通過池化層（降維）和全連接層（分類）來完成最終的預測。CNN 可以在訓練過程中自動提取特徵，而無需人工設計特徵。	2024-12-11
M11333003	CNN（卷積神經網路，Convolutional Neural Network）是一種專為處理結構化數據（如圖像或時序數據）設計的深度學習模型。它主要依賴卷積運算來自動提取數據中的特徵，廣泛應用於圖像識別、物體檢測、語音處理等領域。 CNN的核心特性包括：卷積層（Convolutional Layer）：用於提取數據的局部特徵，卷積核（或濾波器）會掃描輸入數據，捕捉如邊緣、角點等結構化信息。池化層（Pooling Layer）：通過降維操作（如最大池化或平均池化）減少數據維度，同時保留主要特徵，從而降低運算量並增強模型對變形的容忍度。激活函數（Activation Function）：通常使用非線性函數（如ReLU）引入非線性，讓模型能表現出複雜的輸入輸出關係。全連接層（Fully Connected Layer）：將提取的特徵進行分類或回歸輸出，完成整體預測。 CNN的設計使其特別擅長處理具有空間結構的數據，例如圖像的像素排列，因此成為深度學習領域的重要模型之一。	2024-12-11
M11333006	CNN是一種用於深度學習的人工神經網路，這種網路由輸入層、若干卷積層和輸出層組成，卷積層是最重要的部分，它們使用一組獨特的權重和濾波器，使得網絡可以從輸入數據中提取特徵，數據可以是許多不同的形式，如影像、聲音和文字。	2024-12-11
M11333012	CNN（卷積神經網路，Convolutional Neural Network）是一種專為處理結構化數據（如圖像或時序數據）設計的深度學習模型。它主要依賴卷積運算來自動提取數據中的特徵，廣泛應用於圖像識別、物體檢測、語音處理等領域。 CNN的核心特性包括：卷積層（Convolutional Layer）：用於提取數據的局部特徵，卷積核（或濾波器）會掃描輸入數據，捕捉如邊緣、角點等結構化信息。池化層（Pooling Layer）：通過降維操作（如最大池化或平均池化）減少數據維度，同時保留主要特徵，從而降低運算量並增強模型對變形的容忍度。激活函數（Activation Function）：通常使用非線性函數（如ReLU）引入非線性，讓模型能表現出複雜的輸入輸出關係。全連接層（Fully Connected Layer）：將提取的特徵進行分類或回歸輸出，完成整體預測。 CNN的設計使其特別擅長處理具有空間結構的數據，例如圖像的像素排列，因此成為深度學習領域的重要模型之一。	2024-12-11