卷积神经网络

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表现优异的深度学习模型。它通过模仿人类视觉系统的机制，能够自动从输入数据中提取特征。

卷积神经网络的特点

• 局部感知：CNN通过卷积层提取局部特征，减少了参数数量，提高了模型效率。
• 权值共享：CNN在卷积层中采用权值共享机制，进一步降低了模型复杂度。
• 平移不变性：CNN能够识别图像中的对象，即使它们在图像中的位置发生变化。

卷积神经网络的应用

• 图像识别：CNN在图像识别领域取得了显著的成果，例如在ImageNet竞赛中，CNN模型的表现已经超越了人类。
• 目标检测：CNN可以用于检测图像中的目标，并定位其位置。
• 自然语言处理：CNN可以用于文本分类、情感分析等任务。

相关资源

• 深度学习教程
• 卷积神经网络论文

CNN架构图