卷積神經網絡

卷積神經網絡係一種深度神經網絡，主要用嚟分析圖像。

概論

一個卷積神經網絡輸入層有
若干粒細胞，
若干浸隱藏層，同
一浸輸出層；
輸入層每粒細胞代表咗一個像素，第一浸隱藏層就每粒細胞相應輸入層嘅某一橛仔－例如第一粒隱藏層細胞負責處理輸入層最左上角嗰 3 x 3 粒像素大嘅一橛仔，而最後輸出層有 10 粒細胞，每一粒輸出層細胞代表咗一個類別；個神經網絡有個演算法能夠由一幅圖片嗰度讀取輸入，所以每當佢讀到一幅圖片嗰陣，佢嘅神經細胞會跟住輸入層嘅啟動，最後輸出層嘅規律就可能提供到「幅圖屬於邊個類別」嘅資訊。

喺電腦入面，一幅圖片可以用數字代表：一幅圖片由好多粒細點組成，每粒細點都有特定嘅色水；用三原色模式想像嘅話，任何色水都可以由紅、綠、同藍呢三隻原色砌出嚟，所以一個點嘅色水可以用  噉嘅陣列代表－當中  表示嗰一點嘅紅色量， 代表嗰點嘅綠色量，而  代表嗰點嘅藍色量，而一幅圖片喺部電腦內部可以用類似噉嘅陣列代表：

，表示第一個點有 207 個單位咁多嘅紅、229 咁多個單位嘅綠、同 78 個單位咁多嘅藍，如此類推。

演算法
例演算法
一個可以攞嚟將圖片分類嘅卷積神經網絡演算法大致上如下：
指定「有啲乜嘢類別」同埋啲輸入嘅圖片有幾多像素等嘅資訊；
由目標位置嗰度讀取圖片數據，得到每幅圖片嘅相應陣列，而且每幅圖片都要有個已知嘅類別；
做一啲事前處理，等啲圖片方便由神經網絡處理；
建立一個卷積神經網絡，輸入層嘅細胞係圖片每粒像素嘅色水，而輸出層就係幅圖片「屬乜嘢類別」；
重複噉做監督式學習嘅基本過程。

最後如果順利嘅話，呢個神經網絡就會曉分一幅圖片到底係屬於 A 類定 B 類。

進階種類 
卷積神經網絡仲有以下嘅進階種類：
反卷積神經網絡
深度卷積反轉圖像網絡

電腦圖像
深度學習
運算創意

攷 

人工神經網絡