【技術文章】訓練卷積神經網路：什麼是機器學習（二）| 安馳科技股份有限公司 Macnica Anstek Inc.

【技術文章】訓練卷積神經網路：什麼是機器學習（二）

本文是系列文章的第二部分，重點介紹卷積神經網路(CNN)的特性和應用。 CNN主要用於模式識別和對象分類。在上一篇文章《訓練卷積神經網路：什麼是機器學習？（一）》中，我們比較了在MCU微控制器中運行經典線性規劃程序與運行CNN的區別，並展示了CNN的優勢。

隨著人工智慧(AI)技術的快速發展，AI可以支援以前無法實現或者難以實現的應用越來越多。CNN是一種能夠從複雜數據中提取特徵的強大工具，例如識別聲音訊號或圖像訊號中的複雜模式就是其應用之一。