深度学习 卷积神经网络

深度学习是一种机器学习的分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，利用多层神经网络进行学习和训练，从而实现对复杂数据的高效处理和分析。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了很大的成功。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中最常用的一种神经网络结构，特别适用于图像和视频数据的处理。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像中的特征，并进行分类、识别等任务。

卷积层是CNN的核心组件，它通过卷积操作对输入数据进行特征提取。卷积操作使用一组可学习的滤波器（也称为卷积核）对输入数据进行滑动窗口计算，得到一系列特征图。这些特征图表示了输入数据在不同位置上的不同特征。

池化层用于减小特征图的尺寸，并保留重要的特征信息。常见的池化操作有最大池化和平均池化，它们分别选取局部区域中的最大值或平均值作为池化后的值。

全连接层将卷积层和池化层的输出连接起来，并通过激活函数进行非线性变换。全连接层的输出可以用于分类、回归等任务。