卷積神經網路(Convolutional Neural Networks，以下稱CNN)在圖片和語言識別方面能夠給出更優秀的測試結果，最常被應用方面是圖片識別，因為其原理可以很好去運用在這識別方面上。
CNN的運作方式，透過給電腦一張圖片，電腦會先把圖片拆成一塊塊去做分析，把每一個分析輸入給電腦的值，不是每一層不同的色階，而是各種數字，用數字來代表顏色，再透過不同區塊，可以分析出原來的圖案長什麼樣子。
舉例來說，比如有一個貓的圖片要學習如何辨識，CNN的運作方式會把這貓拆成不同部位，比如頭、身體、手諸如此類，接著再針對個別部位拆成更細的項目，比如頭的部分在拆成眼睛、鼻子、耳朵等等⋯⋯，等細分的差不多之後，機器會開始分析各個部位如何，慢慢建立起對貓的概念，接著就能辨識貓這個動物了。
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