卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。它通过学习图像中的局部特征，实现高精度的图像识别。
卷积神经网络的特点
- 局部感知：CNN只关注图像的局部区域，减少了计算量。
- 参数共享：卷积核在图像的不同位置进行卷积操作，参数在空间上进行共享。
- 层次化结构：CNN通常采用多层结构，每一层提取的特征比上一层更加抽象。
卷积神经网络的基本结构
卷积神经网络主要由以下几个部分组成：
- 卷积层（Convolutional Layer）：提取图像特征。
- 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的空间分辨率。
- 全连接层（Fully Connected Layer）：将特征图转换为向量。
应用案例
卷积神经网络在图像识别领域有着广泛的应用，例如：
- 图像分类：例如，识别猫、狗等动物。
- 目标检测：例如，识别图像中的行人、车辆等目标。
- 图像分割：将图像分割成不同的区域。
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