深度学习入门：卷积神经网络（CNN）教程 🧠👁️

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习在图像处理领域的重要工具，广泛应用于目标检测、图像分类和图像生成等任务。以下为完整学习路径：

1. 核心概念解析 📚

• 卷积层：通过滤波器提取局部特征
• 池化层：降低数据维度，增强鲁棒性
• 激活函数：如ReLU、Sigmoid增强非线性表达

2. 典型结构示例 🏗️

1. 输入层 → 2. 卷积层 → 3. 池化层 → 4. 全连接层 → 5. 输出层

3. 实战应用场景 🌐

• 图像分类：如MNIST手写数字识别
• 目标检测：YOLO、SSD等算法实现
• 图像生成：GANs生成对抗网络

4. 学习资源推荐 📚

• 深入理解CNN原理
• PyTorch实现CNN代码示例
• CNN在图像处理中的进阶技巧

📌 小贴士：建议先掌握基础神经网络知识，再深入学习CNN。更多技术细节可参考深度学习入门指南。