卷積神經網路 (CNN)

卷積神經網路 (CNN) 是一種深度學習模型，特別擅長處理影像、影片等二維或三維資料。它最主要的優點在於能夠自動學習並提取特徵，這省去了傳統機器學習中繁瑣的人工特徵工程步驟。

一個典型的 CNN 模型通常包含以下三種主要層：

1. 卷積層 (Convolutional Layer)：這是 CNN 的核心。它透過卷積運算來提取輸入資料的特徵。卷積運算使用一個卷積核 (Filter) 在輸入矩陣上滑動，來生成新的特徵圖。你可以透過填充 (Padding) 和步長 (Stride) 來控制輸出的大小。
2. 池化層 (Pooling Layer)：通常跟在卷積層之後，用來對特徵圖進行下採樣。這個過程可以減少參數數量，同時保留關鍵資訊，最常用的方法是最大池化 (Max Pooling)。
3. 全連接層 (Full Connection Layer)：位於模型的末端，它將前面層次提取出的所有特徵整合起來，最終進行分類或預測。

深度學習的實現框架

為了方便開發與訓練深度學習模型，市面上有許多開源框架可供選擇。這些框架提供現成的函式庫，讓開發者能夠專注於模型設計，而不用從頭編寫所有底層運算。

• TensorFlow：由 Google 開發，以其強大的運算圖和抽象能力著稱。
• Caffe：專為影像分類設計，以其高效能聞名，特別適合在 GPU 上運行。
• Keras：一個高階 API，使用者友善且易於上手，可以作為 TensorFlow、Theano 和 CNTK 的後端。
• CNTK：由微軟開發，功能與 TensorFlow 相近，並支援分散式訓練。

深度學習與傳統機器學習的比較

深度學習最大的優勢在於自動特徵提取，這讓它在處理複雜資料時表現出色。然而，深度學習也存在一些限制：它需要大量的訓練資料才能發揮最佳性能，且模型內部的運作相對不透明，難以解釋。因此，在選擇模型時，應根據具體任務的需求和資料量來權衡利弊。