深度学习 CNN 教程

深度学习中的卷积神经网络（CNN）是图像识别和图像处理领域的重要技术。以下是一些基础的CNN教程，帮助你更好地理解这一领域。

基础概念

• 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心部分，用于提取图像特征。
• 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。
• 激活函数（Activation Function）：激活函数用于引入非线性，使模型能够学习到复杂的模式。

教程列表

• 入门教程：
  • [卷积神经网络入门教程](/ai_tutorials/deep_learning/cnn_tutorial beginners)
• 进阶教程：
  • 深度学习中的CNN架构
  • CNN在图像分类中的应用

图像示例

下面是一张CNN在图像识别中应用的示例图片。

总结

通过学习CNN教程，你可以更好地理解深度学习在图像识别领域的应用。希望这些教程能帮助你开启深度学习之旅！