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【第3章:卷积神经网络(CNN)——3.1 CNN的基本结构与工作原理】

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嘿,小伙伴们,今天咱们来聊聊深度学习里的一大明星——卷积神经网络(CNN)。这东西在图像识别、视频处理等领域简直不要太火,甚至人脸识别、物体检测这些高大上的应用,都离不开它的身影。废话不多说,咱们这就开聊!

一、CNN是什么东东?

在人工智能领域,卷积神经网络(CNN) 是一种非常强大的工具,尤其是在图像处理和计算机视觉任务中。无论是识别图片中的物体、检测人脸,还是自动驾驶中的场景理解,CNN 都表现出了惊人的能力。

那么,什么是 CNN 呢?简单来说,CNN 是一种专门处理图像数据的深度学习模型。它通过模仿人类视觉系统的工作原理,能够自动从图像中提取有用的特征,并利用这些特征进行分类、检测或其他任务。

CNN 的重要性不言而喻。在过去的几年中,CNN 已经在许多领域取得了突破性的成果,例如:

  • 图像分类:在著名的 ImageNet 数据集上,CNN 的准确率已经超过了人类水平。
  • 目标检测:CNN 可以在图
http://www.lryc.cn/news/537754.html

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