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【综述】一文读懂卷积神经网络 (CNN) - 知乎
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）_卷积神经网络原理-CSDN博客
本文详细介绍了卷积神经网络的工作原理，包括图像原理、卷积操作、数据填充的重要性、模型结构（输入层、卷积和激活、池化层、多层堆叠、全连接层），以及为何学习CNN。
卷积神经网络_百度百科
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），广泛应用于图像识别和视觉任务，是深度学习中的核心模型之一。
卷积神经网络（CNN）全面解析 - 实践 - ljbguanli - 博客园
6 总结卷积神经网络通过其仿生结构和巧妙设计，成为机器感知世界的"眼睛"。其核心思想—— 局部连接、权值共享和层次化抽象 ——使其能够高效处理图像数据，在众多领域发挥着不可替代的作用。理解 CNN 的工作原理不仅有助于应用现有模型，更能为设计和优化新模型奠定坚实基础。随着技术
从0到1吃透卷积神经网络（CNN）：原理与实战全解析-腾讯云开发者社区-腾讯云
卷积神经网络（CNN）是深度学习核心算法，擅长图像识别等任务。其结构含卷积层、激活函数层等，通过局部连接等特性提取特征。
2025 年卷积神经网络（CNN）如何工作？完整的视觉指南。
卷积神经网络（CNN）改变了计算机视觉，使机器能够以惊人的精度解读图像。这本详细的指南探讨了 CNN 的工作原理，阐明了内核、卷积层以及这些系统如何得出结论。通过实际示例和可视化工具，我们揭示了这一基础技术从分析图像到编码实现的能力。要点CNN 利用内核保留图像的二维结构。核作为
一文读懂|CNN卷积神经网络:从基本概念、模型定义、训练、验证全流程指南
卷积神经网络（CNN）是一类功能强大的深度学习模型，旨在处理图像等网格状数据。他们通过从原始数据中有效地提取分层特征（边缘、纹理和对象），彻底改变了计算机视觉、图像识别和医学成像等领域。
卷积神经网络（CNN）：现代计算机视觉的核心算法解析 - 知士荟
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中处理图像最重要的模型之一，被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别等视觉任务。自 AlexNet 在 ImageNet 上取得突破性成绩以来，CNN 成为现代计算机视觉的主流技术，并推动了整个人工智能领域的快速发展。为什么 CNN 能“看懂