卷积神经网络入门 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习领域的重要技术，广泛应用于图像识别、目标检测和视频分析等任务。以下是核心要点：

基本结构

1. 卷积层
   通过滤波器（kernel）提取局部特征，例如使用3x3或5x5的窗口滑动计算。

   

2. 激活函数
   常用ReLU（Rectified Linear Unit）增强非线性表达能力，公式：
   $$f(x) = \max(0, x)$$

3. 池化层
   通过最大池化（Max Pooling）或平均池化降低数据维度，保留关键特征。

   

4. 全连接层
   最终将特征映射到分类结果，如使用Softmax函数进行多分类。

应用领域

• 计算机视觉
  用于图像分类、物体检测（如YOLO算法）
• 自然语言处理
  通过一维卷积处理文本序列，如情感分析
• 医学影像分析
  辅助诊断疾病，例如肺部CT扫描的异常检测

扩展阅读

• 深度学习基础：了解神经网络的基本概念
• 神经网络概述：对比不同网络类型的优势

学习资源

• 📘 《深度学习入门》（推荐书籍）
• 🎥 CNN可视化教程（YouTube视频链接）
• 💡 动手实现CNN（本站代码示例）

如需进一步了解，可点击卷积神经网络实战代码查看具体实现。