深度学习基础：卷积神经网络与全连接层

深度学习基础：卷积神经网络与全连接层

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：深度学习，卷积神经网络，全连接层，图像识别，机器学习

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着信息时代的到来，数据量的爆炸式增长为机器学习领域带来了前所未有的机遇和挑战。传统的机器学习算法在处理高维数据时，往往需要大量的标注数据和复杂的特征工程。而深度学习作为一种新兴的机器学习范式，通过多层神经网络模型能够自动学习数据中的复杂特征，并在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

1.2 研究现状

深度学习已经成为当前机器学习领域的研究热点。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和全连接层（Fully Connected Layers）是深度学习中最常用的两种神经网络结构。本文将深入探讨这两种结构的核心概念、原理和应用。

1.3 研究意义

掌握深度学习中的核心概念和算法对于理解和应用深度学习技术至关重要。本文旨在为读者提供一个全面、深入的介绍，帮助读者更好地理解卷积神经网络和全连接层&#x