卷积神经网络（CNN）简介 💻

什么是卷积神经网络？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度学习模型。其核心特点包括：

• 🧠 自动特征提取：通过卷积核自动识别图像中的关键特征
• 🔍 局部感知：每个神经元仅关注输入数据的局部区域
• 🔄 权值共享：同一卷积核在不同位置共享参数
• 🧪 池化操作：降低数据维度，增强平移不变性

CNN 的典型应用场景

1. 📸 图像分类（如MNIST手写数字识别）
2. 🎥 视频动作识别
3. 📖 文本情感分析（通过1D卷积）
4. 🧑‍⚕️ 医学影像诊断
5. 🧱 图像生成与风格迁移

推荐学习资源

• 📘 深度学习基础教程：了解CNN在深度学习中的地位
• 📚 《卷积神经网络：原理与实践》：系统学习CNN架构
• 🧪 CNN实战项目集合：动手实现经典网络模型

扩展阅读

想深入了解CNN在计算机视觉中的应用？可以查看图像识别技术详解路径，包含更多可视化案例和代码示例。