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【深度学习】⼀⽂搞懂卷积神经⽹络（CNN）的原理（超详细）

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⽂章标签：深度学习⼈⼯智能神经⽹络

已于!2023-09-25 19:15:35!修改

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引⾔：

⼀、图像原理

⼆、为什么要学习卷积神经⽹络？

三、什么是卷积？

⼀张图带你了解卷积计算过程：

卷积需要注意哪些问题？

为什么要进⾏数据填充：

卷积神经⽹络的模型是什么样的？

四、卷积神经⽹络的构造

1 输⼊层

2 卷积和激活

3 池化层

4 多层堆叠

5 全连接和输出

编辑!编辑

!五、图⽚经过卷积后的样⼦

引⾔：

卷积神经⽹络（Convolutional Neural Network，CNN）是⼀种在计算机视觉领域取得了巨⼤成功的深度学习模型。它们的设计灵感来⾃于⽣物学中的视觉

系统，旨在模拟⼈类视觉处理的⽅式。在过去的⼏年中，CNN已经在图像识别、⽬标检测、图像⽣成和许多其他领域取得了显著的进展，成为了计算机视觉和

深度学习研究的󰮠要组成部分。在了解卷积神经⽹络前，还不知道什么是神经⽹络的同学可以看我的这篇博客：深⼊了解神经⽹络：构建⼈⼯智能的基⽯-

CSDN博客

⼀、图像原理

在了解卷积神经⽹络前，我们先来看看图像的原理：

图像在计算机中是⼀堆按顺序排列的数字，数值为0到255。0表示最暗，255表示最亮。!如下图：

https://blog.csdn.net/AI_dataloads/article/details/133250229…rce%22%3A%22weixin_72564103%22%7D&utm_source=app 2024/7/28 02:29

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刘伊诺

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