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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）
AI_dataloads
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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
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!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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