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cnn深度學習的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃正傑 寫的 大數據、AI應用趨勢與R語言案例分析(附範例光碟) 可以從中找到所需的評價。
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靜宜大學 資訊應用與科技管理碩士在職專班 劉志俊、翁添雄所指導 陳俊佑的 智慧走私漁獲辨識系統 （2021），提出cnn深度學習關鍵因素是什麼，來自於深度學習、卷積網路、物件偵測、影像辨識、網路模型視覺化、走私漁貨辨識。
而第二篇論文龍華科技大學 企業管理系碩士班 吳瑞煜所指導 簡佑庭的 應用深度學習神經網路方法於時間序列預測之應用 （2021），提出因為有 深度學習、神經網路、長短期記憶模型方法、時間序列、機器學習的重點而找出了 cnn深度學習的解答。
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大數據、AI應用趨勢與R語言案例分析(附範例光碟)
為了解決cnn深度學習 的問題，作者黃正傑 這樣論述：
大數據與人工智慧是驅動各行各業智慧應用的核心技術，然而，大數據與人工智慧不僅包含IT技術，亦融合統計學，更可說是數據科學。本書主要目的在於讓讀者能理解大數據在IT技術上的基礎概念以及預測分析、人工智慧上的基礎演算方法與實作範例。更重要的是，協助讀者從應用情境、商業分析的角度，往下思考可能的數據分析問題與發展預測分析、人工智慧問題解決方法，諸如：聚類、分類、相似、異常、關聯、關係、鏈結、認知等以及合適的IT架構。 本書應為理解大數據、人工智慧技術與方法起點，可作為商管學生、商業人士理解大數據、人工智慧實務與應用技術方法的初步，也可作為資訊學院學生從應用角度理解大數據
、人工智慧技術的開始。 本書特色 1.本書選用最為主流的資料分析工具 – R語言 2.精心挑選多種不同領域的實務範例進行探討與分析 3.瞭解大數據在IT技術上的基礎概念以及預測分析 4.瞭解人工智慧上的基礎演算方法
cnn深度學習進入發燒排行的影片
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智慧走私漁獲辨識系統
為了解決cnn深度學習 的問題，作者陳俊佑 這樣論述：
海洋資源豐富但並非取之不盡，海洋保育工作需要引入資訊科技來提高其執行成效。走私漁貨為嚴重破壞我國海洋資源的重要原因之一。傳統上走私漁貨的查緝方式是在對海上的漁船或是進港中的漁船進行安檢時，以人工方式辨識漁貨的種類是否非正常海域可捕獲的魚種。然而走私漁貨魚種眾多，以人工方式查緝往往難以快速正確辨識走私魚種。近年來卷積神經網路技術發展迅速，在影像辨識任務的準確度方面已超越人眼。因此，本論文應用目前最新卷積網路在影像分類與物件偵測的技術來協助走私漁貨的查緝工作。我們以漁業署所公告的走私漁貨種類作為辨識目標來進行卷積網路模型訓練，透過物件偵測技術找出漁船上拍攝漁貨影像中的每個個別漁貨影像，再對此漁貨
影像進一步進行走私漁貨卷積網路模型辨識。我們並透過神經網路模型視覺化技術來驗證走私漁貨卷積網路模型訓練的正確性。希望本論文研究所發展的技術可以即時辨識走私漁貨，協助海巡署執行查緝走私任務，有效提升及幫助海巡署勤務的推行。
應用深度學習神經網路方法於時間序列預測之應用
為了解決cnn深度學習 的問題，作者簡佑庭 這樣論述：
本研究使用深度學習神經網路 (deep learning neural network) LSTM 「長短期記憶模型」 (long short-term memory) 方法對TAIEX「發行量加權股價指數」(TWSE capitalization weighted stock index) 與有色金屬「銅」期貨價格兩個時間序列資料集進行塑模與分析。本研究比較與 BPNN-GDA 「倒傳遞神經網路－梯度遞降算法」(back-propagation neural network-gradient descent algorithm) 與BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路－尺度化共軛梯度算法
」(back-propagation neural network-scaled conjugate gradient algorithm) 與 KNN 「K近鄰」(K-nearest neighbor) 迴歸算法的性能。對於 LSTM 「長短期記憶模型」方法，本研究採用三種學習算法，分別是 Adam 「適應性動差估計」(adaptive moment estimation)、 Sgam 「具有動量的隨機梯度遞降」(stochastic gradient descent with momentum) 與 Rmsprop 「均方根傳遞」 (root mean square propagation
) 等算法。此外，本研究對於時間序列預測模型之預測變數進行評估，本研究採用了收盤價的SMA「簡單均值」 （五日均值、十日均值與 20 日均值）和前一日收盤價以及收盤價的SMA「簡單均值」、 KD 隨機指標和前一日收盤價。實驗結果指出， LSTM-Adam 「長短期記憶模型－適應性動差估計」方法與 BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路－尺度化共軛梯度算法」的性能相似並優於 BPNN-GDA 「倒傳遞神經網路－梯度遞降算法」和 KNN 「K近鄰」迴歸算法；對於兩個時間序列資料集，SMA「簡單均值」和前一日收盤價對模型即具有解釋能力。因此， LSTM-Adam 「長短期記憶模型－適應性動差估計」方法
具有對時間序列問題有效塑模的潛力。此外，本研究對於時間序列問題的塑模與投資決策提出四項管理意涵，分別為具備驅動機器學習 (machine learning) 方法（工具）的能力、辨識對時間序列塑模有貢獻的預測變數、蒐集完整的歷史資料集與擁有處理巨量數據分析的方案。