人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它涉及创建智能机器，这些机器能够执行通常需要人类智能的任务。卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种，特别适用于图像识别和图像处理任务。

CNN的基本概念

CNN是一种特殊的神经网络，它能够自动从输入数据中学习特征。以下是CNN的一些关键概念：

  • 卷积层：卷积层是CNN的核心，它通过卷积操作提取图像的特征。
  • 池化层：池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。
  • 全连接层：全连接层用于将卷积层和池化层提取的特征映射到输出类别。

CNN的应用

CNN在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：

  • 图像识别：CNN可以用于识别图像中的对象，例如在自动驾驶汽车中识别道路标志。
  • 图像分类：CNN可以用于将图像分类到不同的类别，例如将图像分类为猫或狗。
  • 目标检测：CNN可以用于检测图像中的对象，并确定它们的位置。

扩展阅读

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<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/CNN/" alt="CNN"/></center>