卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习模型，在图像识别、视频分析等领域有着广泛的应用。本教程将为您介绍卷积神经网络的基本概念、结构和应用。

什么是卷积神经网络？

卷积神经网络是一种特殊的神经网络，它的结构模仿了人类视觉系统的处理方式。CNN 通过卷积层提取图像特征，然后通过全连接层进行分类或回归。

卷积神经网络的结构

卷积神经网络主要由以下几个部分组成：

  • 输入层：接收原始图像数据。
  • 卷积层：通过卷积操作提取图像特征。
  • 池化层：降低特征图的尺寸，减少计算量。
  • 全连接层：将卷积层和池化层提取的特征进行组合，并输出最终的分类结果。

卷积神经网络的实例

以下是一个简单的卷积神经网络实例：

  • 输入层：接收一张 28x28 的灰度图像。
  • 卷积层：使用 32 个 3x3 的卷积核提取图像特征。
  • 池化层：使用 2x2 的最大池化层降低特征图的尺寸。
  • 全连接层：将特征图展平后，使用 128 个神经元进行分类。

扩展阅读

想要了解更多关于卷积神经网络的知识，可以阅读以下教程：

图片展示

下面展示一张卷积神经网络的结构图：

卷积神经网络结构图