怎么通俗的理解卷积神经网络

卷积神经网络通俗理解，卷积神经网络是目前很火热的一种深度学习神经网络，尤其是在图像识别领域。卷积神经网络的前身就与视觉感受神经系统有关系。早卷积神经网络，简称CNN(Convolutional Neural Network),是一种前馈神经网络。该网络经过设计，能够有效的处理具有类似网格结构的数据，例如图像或声音。CNN数学模型中的“卷积"一词指的是，将每个神经元对周围神经元的活动反应进行求和运算。卷积神经网络之所以能够非常适合处理图像数据，是因为该网络能够学习一些简单的特征，例如直线、角和轮廓等，然后在此基础上学习到更加复杂的

卷积神经网络通俗理解卷积神经网络，英文名为Convolutional Neural Network，成为了当前深度学习领域最重要的算法之一，也是很多图像和语音领域任务中最卷积神经网络有一个批量过滤器， 持续不断的在图片上滚动收集图片里的信息，每一次收集的时候都只是收集一小块像素区域， 然后把收集来的信息进行整理， 这时候整理出来的信息有了一些实际上的呈现， 比如这时的神经网络能看到一些边缘的图片信息， 然后在以同样的步骤， 用类似的批量过滤器扫过产生的这些边缘信息， 神经网络从这些边缘信息里面总结出更高层的信息结构。最后我们再把这些信息套入几层普通的全连接神经

一分钟明白，什么是卷积神经网络接下来播放自动连播展开卷积神经网络(英语：convolutional neural network,缩写：CNN)是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。