卷积神经网络是深度学习中用于处理网格状数据（如图像、视频）的核心架构，通过模拟生物视觉机制实现高效特征提取。以下是关键概念解析：
1. 核心原理 🧩
- 卷积操作：使用滤波器（kernel）在输入数据上滑动，提取局部特征
- 池化层（Pooling）：降维处理，保留重要特征（如最大池化、平均池化）
- 激活函数：引入非线性，常用ReLU（Rectified Linear Unit）
2. 网络结构 🧱
- 输入层 → 卷积层 → 激活层 → 池化层 → 全连接层 → 输出层
- 多层堆叠实现特征层次化：
- 第1层：边缘检测
- 第2层：纹理识别
- 第N层：语义理解
3. 应用场景 📸
- 图像分类（如MNIST手写数字识别）
- 目标检测（如YOLO算法）
- 图像生成（如GANs）
- 推荐系统中的特征嵌入
4. 实战建议 💡
- 使用PyTorch或TensorFlow框架实践
- 从经典模型（如LeNet、VGG）开始学习
- 参考图像处理基础教程深化理解
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