CNN（卷积神经网络）是什么

最新推荐文章于 2025-12-09 16:47:37 发布
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#cnn #人工智能 #神经网络

本文深入浅出地介绍卷积神经网络（CNN），结合仿生学与数学视角，配以生动图片和动画，带你轻松入门机器学习基础知识。
CNN卷积神经网络详解
qq_44815135的博客
02-04 3035
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。图像分类和识别：CNN在图像分类和识别方面的应用是最为广泛的。通过训练，CNN能够学习到从图像中提取特征的能力，从而实现对图像的分类和识别。例如，在人脸识别、物体检测、车牌识别等领域，CNN都取得了显著的效果。语音识别：CNN也可以应用于语音识别领域，通过对语音信号的卷积和池化处理，提取出语音的特征表示，从而实现对语音的分类和识别。
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05-22
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CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
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07-02 92万+
2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后，太多的杂事、琐碎事，让我一直想再写点技术性文章但每每恨时间抽不开。然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程，耳濡目染中，总会顺带着学习学习。
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
IronmanJay
01-14 30万+
本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！
卷积神经网络（CNN）详解
zdx2585503940的博客
04-19 7661
卷积神经网络是多层感知机 (MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的Yann Lecun（杨立昆）于1998年提出(LeNet-5)，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化；另一方面降低了模型的复杂度、减小了过拟合 的风险。当网络的输入为图像时，这些优点将表现地更加明显。2006年，
CNN卷积神经网络是什么？
m0_46162011的博客
03-22 3816
CNN卷积神经网络 CNN可以看作一个黑箱，输入一个表示图片的矩阵，CNN处理后，回传一个数据，如这个图像是什么 卷积运算 卷积就是一种数学运算，用于简化更复杂的表达式 当在图像上进行卷积时，从水平和竖直两个方向上进行卷积 通过卷积核对图像进行计算，简化图像，如，可将99的图像矩阵转化为33的图像矩阵，原理就是通过图像特征与卷积核比对计算，算出图像的每一部分与卷积核的相似度，实现图片变小。 即原图中包含的特征被卷积核提取出来存放在一个更小的图像矩阵中 因此，用不同的卷积核对图像进行卷积运算就能提取出不同的特
【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）
AI_dataloads的博客
09-24 42万+
在卷积神经网络中，卷积操作是指将一个可移动的小窗口（称为数据窗口，如下图绿色矩形）与图像进行逐元素相乘然后相加的操作。这个小窗口其实是一组固定的权重，它可以被看作是一个特定的滤波器（filter）或卷积核。这个操作的名称“卷积”，源自于这种元素级相乘和求和的过程。这一操作是卷积神经网络名字的来源。上图这个绿色小窗就是数据窗口。简而言之，卷积操作就是用一个可移动的小窗口来提取图像中的特征。
一文了解什么是——卷积神经网络CNN
WenJGo的博客
04-16 1万+
为什么还有人不会CNN啊？写这么详细你还不看呐QWQ
卷积神经网络（CNN）
XLQ的博客
09-12 1792
卷积神经网络（CNN）是一种包含卷积运算的深度学习模型，主要用于图像处理任务。其核心结构包括输入层、卷积层、激活函数层、池化层、归一化层、全连接层和输出层。卷积层通过可学习的卷积核提取特征，激活函数引入非线性，池化层进行下采样，全连接层整合全局特征。CNN通过感受野的概念理解不同层级特征提取的抽象程度，并利用权值共享减少参数。训练过程采用随机梯度下降法，通过前向传播和反向传播优化网络参数。典型应用包括图像分类、目标检测等，其中靠前层提取局部特征，深层提取高级语义特征。
CNN卷积神经网络
weixin_43391596的博客
11-19 5557
CNN卷积网络笔记
CNN卷积神经网络的原理与实践
qq_61600833的博客
09-22 1927
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中的一种重要网络结构，广泛应用于图像识别、目标检测和自然语言处理等领域。本文将详细介绍CNN的基本原理、关键组成部分，并通过一个简单的实例来展示如何构建一个卷积神经网络。'''定义神经网络'''self.conv1 = nn.Sequential( #将多个层组合在一起nn.Conv2d(in_channels=1, # 图像通道个数，1表示灰度图out_channels=16, # 要得到几个特征图，卷积核的个数。
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CNN 卷积神经网络详解 作为一名 IT 行业大师，我将详细解释 CNN 卷积神经网络的知识点，涵盖标题、描述、标签和部分内容中的相关信息。 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）...
一篇文章让你彻底搞懂神经网络：从原理到优化如此简单
jinking01的专栏
03-21 3926
普林斯顿的华人小哥Victor Zhou写了篇神经网络入门教程受到广大神经网络入门人员的吹捧。网址：https://victorzhou.com/blog/intro-to-neural-networks/，演示在：https://repl.it/@vzhou842/An-Introduction-to-Neural-Networks. 0. 文章介绍了什么 介绍了神经网络的基础单元--神经元...
AI最新进展2019年6月
jinking01的专栏
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人工智能现在是常见词汇，大多数人可能觉得，它是学术话题，跟普通人关系不大。 但是实际上，AI 突飞猛进，正在脱离实验室，进入日常生活。仅仅是现在的技术水平，就足以模糊现实与虚拟的界限，颠覆一般民众的认知。 （图1：2018年10月，世界第一幅 AI 生成的肖像画，拍卖成交价43.25万美元。） 为了让普通人了解 AI 的进展，谷歌的机器学习专家格里高利·萨普诺夫（Grigory Sapu...
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
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m0_50481455的博客
12-09 225
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
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