卷积神经网络详细解释

本系列文章基于此解释了卷积神经网络（CNN）及其对工智能和机器学习的意义。CNN是一种能够从复杂数据中提取特征的强大工具，例如识别信号或图卷积神经网络，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

由于卷积神经网络主要是用于图像处理域，故而从图像处理域对卷积神经网络进行解释。卷积神经网络的目的：识别图像中的特定的形状，比如说曲线。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks),也称为convet,是一种特殊的神经网络，用于处理具有已知网格状拓扑的数据，比如时间序列数据(1D)或图像(2D)。来百度APP畅享高清为什么CNN很重要？ 虽然我们可以在图像数据(比

AI/工智能/深度学习/神经网络(CNN/RNN/GAN) 深度但生动解析卷积神经网络原理！这可能是最全面系统的CNN卷积神经网络，真的通俗易懂！(工智能、深度学习、机器学习、神经网络、计算机觉) 【方双语】生动动话说回来，可以看到整个过程需要在如下几层进行运算： 输入层：输入图像等信息卷积层：用来提取图像的底层特征池化层：防止过拟合，将数据维度减小全连接层：汇总卷积层和池化层得到的图像的底层特征和信息输出层：根据全连接层的信息得到概率最大的结果  可以看到其中最重要的一层就是卷积层，这也是卷积神经网络名称的由来