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延伸文章資訊
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深度學習常使用的三種神經網路架構示意：CNN, RNN, GAN ... 從單細胞生物進化到智人，發展出優異的影像辨識及理解技術，並成功應用於各行業與生活中。
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深度學習架構卷積神經網路(CNN)是最常見的深度學習網路架構之一，因為網路架構中的卷積層(Convolutional layer)及池化層(Pooling layer)強化了模式辨識( .
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如果要說有任何方法能不負大家對深度學習的期望，CNN 絕對是首選。 CNN 最棒的地方是在一步一步 ... 下一步是將同樣的方法應用在不同特徵上，在圖片中各個部位的卷積。
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- 5CNN 與RNN 之間的差異？ - NVIDIA 台灣官方部落格
... 將以搭配卷積神經網路（CNN）和循環神經網路（RNN）的深度學習技術來 ... 能運算來處理大量資料方面的進步，讓許多應用人工智慧的想法化為實際。
