CNN,即卷积神经网络(Convolutional Neural Network),是一种深度学习模型,主要用于图像识别和计算机视觉任务。它模拟了人类视觉系统的工作原理,通过学习和提取图像中的特征来进行分类和识别。
CNN的主要特点是使用卷积层和池化层来提取图像的局部特征,并通过全连接层进行分类。卷积层通过滑动卷积核在图像上提取特征,池化层则对卷积层输出的特征进行降维和抽样,减少计算量。这种层次化的结构使得CNN能够自动学习图像中的特征,并具有较好的分类性能。
CNN在图像识别、目标检测、人脸识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。例如,在图像识别中,CNN可以用于识别物体、人脸、车辆等;在自然语言处理中,CNN可以用于文本分类、情感分析等任务。
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