卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种在图像识别、物体检测和图像生成等领域表现出色的人工神经网络架构。以下是一些关于CNN的基础知识。

CNN的主要特点

  • 局部感知和权重共享：CNN通过局部感知和权重共享减少了模型的参数数量，从而提高了效率。
  • 卷积层：卷积层是CNN的核心，用于提取图像特征。
  • 池化层：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。
  • 全连接层：全连接层用于将提取的特征进行分类。

CNN的工作原理

  1. 输入层：输入层接收图像数据。
  2. 卷积层：卷积层通过卷积操作提取图像特征。
  3. 激活函数：激活函数用于引入非线性，使网络能够学习更复杂的模式。
  4. 池化层：池化层降低特征图的维度。
  5. 全连接层：全连接层将提取的特征进行分类。

实例：图像识别

以下是一个简单的图像识别例子：

  1. 输入一张猫的图片。
  2. CNN提取猫的特征。
  3. 全连接层将特征分类为“猫”或“非猫”。

相关链接

更多关于CNN的信息，可以参考以下链接：

CNN架构图