C++实现卷积神经网络（CNN）- 详细教程及源代码

C++实现卷积神经网络（CNN）- 详细教程及源代码

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种强大的深度学习模型，广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和图像分割。在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用C++编写卷积神经网络，并提供相应的源代码。

1. CNN的基本结构
   卷积神经网络由多个层级组成，包括卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）。下面我们将一步步介绍如何实现这些层级。

2. 卷积层的实现
   卷积层是CNN的核心组成部分，它通过卷积操作提取输入数据的特征。在C++中，我们可以使用多维数组来表示输入数据和卷积核，并通过嵌套循环实现卷积操作。以下是一个简单的C++函数实现卷积操作的示例代码：

void convolution(