卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、分类和处理的强大工具。本教程将为您介绍CNN的基本概念和原理。

什么是CNN？

CNN是一种特殊类型的神经网络，它模仿了人类视觉系统的处理方式。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征并进行分类。

CNN结构

CNN通常包含以下几个部分：

  • 卷积层（Convolutional Layer）：用于提取图像的特征。
  • 池化层（Pooling Layer）：用于降低特征图的空间维度，减少计算量。
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：用于将提取的特征进行分类。

CNN示例

以下是一个简单的CNN示例：

  • 输入层：接受原始图像。
  • 卷积层：使用卷积核提取图像特征。
  • 激活函数：如ReLU，用于引入非线性。
  • 池化层：降低特征图的空间维度。
  • 全连接层：将特征进行分类。

学习资源

想要深入了解CNN，可以参考以下资源：

图片示例

卷积核示例

convolution_kernel

卷积层示例

convolution_layer

激活函数示例

relu_activation

池化层示例

pooling_layer

全连接层示例

fully_connected_layer

希望这个教程能够帮助您更好地理解CNN。