CNN是新聞頻道呀~

一般人聽到CNN一定會覺得，這是新聞頻道呀，而我們今天要介紹新聞頻道?
其實不是，我們今天要介紹的是Convolutional Neural Network(CNN)

Convolutional Neural Network介紹

根據維基百科的描述

卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以回應一部分覆蓋範圍內的周圍單元，[1]對於大型圖像處理有出色表現。

而CNN是一種深度學習，透過類神經網路來學習資料特徵，類神經網路就像是模仿人類的神經網路，來模擬人類的學習行為。

作法

我們來介紹CNN是如何運作的，假設現在我們輸入一張圖片(Input Image)，這張圖片為5X5的大小，而Kernel Map為3X3，Kernel Map是抽取特徵使用的，可以想像一張圖片被Kernel Map一一的掃描做特徵抽取。
假設現在只有一層卷積層，而Stride設為1，Stride就是Kernel Map掃描的跳躍格子數。
我們會把Kernel Map覆蓋再輸入圖片上，如圖一最左邊那樣，接著抽取特徵，計算方法為每一個被Kernel Map覆蓋的數值相乘做相加，全部計算完後，把整個Kernel Map往右移動一格(因為Stride為1)，如圖二。

等全部都完成後，再送入激勵函式進行非線性轉換，最後會得到特徵圖(Feature map)。

應用

可以做影像辨識的工作，例如可以透過CNN來分辨這個人是誰?，或者分辨這個人是否有戴口罩。
CNN也可以用來做音訊的分類，因為音訊轉為頻譜圖後，就類似圖片。

激勵函式

激勵函式(Activation Function)主要是用來加入非線性要素，使得模型具有非線性的分辨力。

結論

今天我們學習到CNN的作法以及應用

參考資料

維基百科-卷積神經網路