卷积神经网络（CNN）教程

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种特殊的神经网络，特别适合于图像识别和处理。本教程将带你了解CNN的基本概念、结构和应用。

CNN基本概念

CNN是一种模拟人类视觉感知的神经网络，它通过卷积层、池化层和全连接层等结构来提取图像特征，并进行分类或回归。

卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像的特征。卷积层包含多个卷积核，每个卷积核负责提取图像中的一部分特征。

池化层用于降低特征图的尺寸，减少计算量和参数数量。常用的池化操作包括最大池化和平均池化。

全连接层将卷积层和池化层提取的特征进行组合，并通过全连接神经网络进行分类或回归。

CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域有着广泛的应用。

CNN可以用于图像识别任务，如人脸识别、物体识别等。

CNN可以用于目标检测任务，如行人检测、车辆检测等。

CNN可以用于图像分割任务，如医学图像分割、卫星图像分割等。

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