深度学习（Deep Learning）是机器学习领域的一个重要分支，而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）则是深度学习中处理图像识别、图像分类等任务的重要模型。本文将简要介绍深度学习和卷积神经网络的基本概念和应用。

基本概念

深度学习

深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的人工智能技术。它通过多层神经网络模型，学习大量数据中的特征，从而实现复杂的模式识别和预测。

卷积神经网络

卷积神经网络是一种特殊的深度学习模型，它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动从输入数据中提取特征，并进行分类或回归。

应用场景

卷积神经网络在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 图像识别：例如，人脸识别、物体识别等。
  • 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗等。
  • 图像分割：将图像中的物体分割出来。
  • 目标检测：检测图像中的目标并定位其位置。

扩展阅读

想要了解更多关于深度学习和卷积神经网络的知识，可以参考以下资源：

卷积神经网络结构图