卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在图像识别、自然语言处理等领域取得显著成果的神经网络模型。它能够自动从原始数据中提取特征，并用于分类或回归任务。
CNN的基本结构
CNN主要由以下几个部分组成：
- 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积核对输入数据进行局部感知，提取局部特征。
- 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的维度，减少计算量，并保持重要特征。
- 全连接层（Fully Connected Layer）：将提取的特征进行组合，并输出最终的分类结果。
CNN的优势
- 局部感知：CNN能够自动从原始数据中提取局部特征，无需人工设计特征。
- 平移不变性：通过卷积和池化操作，CNN对输入数据的平移具有一定的鲁棒性。
- 参数共享：卷积核在所有输入数据上共享，减少了模型的参数数量。
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：例如，人脸识别、物体识别等。
- 自然语言处理：例如，文本分类、情感分析等。
- 医学影像分析：例如，病变检测、疾病诊断等。
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