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#每日5分鐘快速添補ai知識與技能
上週跟大家分享過CNN，
今天來認識一下RNN吧！
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RNN，又稱為遞歸神經網路。
它是一個擁有 LSTM 活性資料記憶體的神經網路，
可用於一系列資料以猜測接下來會發生的內容。
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舉例來說，
像你現在在閱讀時，
不會細細觀看所讀的每一個字詞，
而是會結合前面所看到的詞彙來理解意義，
這可以說明，人類的思考具備「連續性」。
而傳統的神經網路做不到這件事，
但RNN卻是可以做到的。
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RNN 應用於解決這類問題：
語音識別、語言建模、機器翻譯、為圖像取標題…等，
不僅帶來成功，
且它的應用領域還不斷擴展。
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RNN完整認識👇
https://blog.tibame.com/?p=19075
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在深度學習領域中，常會聽見CNN、RNN...，
到底什麼是CNN？
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CNN，是Convolutional Neural Networks，
稱為卷積神經網路，是深度學習領域的發展主力，
它也被稱為 CNNs 或 ConvNets，
電腦視覺這領域，是因為CNN的關係，
在近幾年有許多重大進展，
在影像辨識中甚至可以超越人類辨識的精準度。
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它是一個很直觀的演算法，
概念跟人類以眼睛去辨識有模擬相似之處。
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基本概念可分為四個部分，
1、填白 padding
2、步長 stride
3、池化 pooling
4、卷積 convolution
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CNN的基本概念、結構組成、應用👇
https://blog.tibame.com/?p=19072
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參考資料:
1. 全民健康基金會-為何發燒燒不停
http://www.twhealth.org.tw/index.php?option=com_zoo&task=item&item_id=271&Itemid=21
2. 快樂小藥師
http://mulicia.pixnet.net/blog/post/24495709-%E5%B9%BE%E5%BA%A6%E5%8F%AB%E5%81%9A%E7%99%BC%E7%87%92%EF%BC%9F
3. 良醫健康網
http://health.businessweekly.com.tw/AArticle.aspx?id=ARTL000071490
「Kevin MacLeod」創作的「Breaktime - Silent Film Light」是根據「Creative Commons Attribution」(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 授權使用
來源：http://incompetech.com/music/royalty-free/index.html?isrc=USUAN1100302
演出者：http://incompetech.com/
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