深度学习中的卷积神经网络：理解与应用

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，而卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）则是深度学习中的一种关键模型。本文将详细介绍CNN的原理和应用，并提供相应的源代码示例。

一、卷积神经网络简介
卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。它在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功。CNN的核心思想是通过卷积操作提取输入数据中的特征，并通过多层网络结构进行层层抽象和学习。

二、CNN的基本组成

1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心组件，利用卷积操作对输入数据进行特征提取。卷积层通过滑动一个可学习的卷积核（filter）在输入数据上进行卷积运算，得到特征图（feature map）。

2. 激活函数（Activation Function）：激活函数引入非线性变换，增加模型的表达能力。常用的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。

3. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于减小特征图的空间尺寸，同时保留重要的特征信息。常用的池化操作有最大池化和平均池化。

4. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层将前一层的所