類神經網路由多個稱為神經元的互連節點構成，這些單元會以分層式結構排列。每個神經元會先接收來自其他神經元的輸入內容，待處理完畢後，再將輸出內容傳送至其他神經元。 神經元間的連結往往會有相關權重值，用來代表連結強度。訓練期間，類神經網路會調整這些權重值，以提升處理特定工作時的效能。 藉由這樣的學習過程，

前言 隨著人工智慧與機器學習技術的飛速發展，物體檢測已成為電腦視覺領域中的一個重要應用。YOLO（You Only Look Once）作為一種快速而準確的物體檢測方法，受到了廣泛關注和應用。然而，在資源有限的設備上，如樹莓派（Raspberry Pi），部署YOLOv5依然是一項挑戰。 ncnn是

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1. 前言 各位看官們可能之前已經看過筆者寫的Anaconda搭配CUDA及cuDNN安裝及介紹(Win10平台)，裡面有教大家如何於Window 10上架設Anaconda環境及安裝CUDA與cuDNN，這次筆者要利用之前文章的環境來教大家如何使用TensorFlow 2.6中的Keras進行CN

►前言        上篇文章「Pytorch 基礎學習2_Dataset與DateLoader」，講解Dataset類別可以輕鬆地建立一個自定義的Dataset，並通過DataLoader就能夠在訓練模型時載入資料進行模型訓練，本篇主要講解Kaggle競賽-貓狗影像辨識資料集採用自定義模型並結合D

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在計算機視覺一個主要問題是輸入數據可能變得很大。假設圖像的尺寸為68 X 68 X3。輸入要素尺寸將變為12,288。如果我們有更大的圖像（例如，尺寸為720 X 720 X 3），則尺寸會更大。現在，如果我們將如此大的輸入傳遞給神經網絡，則參數的數量將激增至HUGE數量（取決於隱藏層和隱藏單位的數