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【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
卷积神经网络是一种专为处理网格结构数据（如图像）设计的深度学习模型，通过卷积层提取局部特征、池化层压缩信息，并最终通过全连接层进行分类或回归等任务，广泛应用于图像识别、目标检测等领域。
机器学习算法之——卷积神经网络(CNN)原理讲解 - 知乎
一、从神经网络到卷积神经网络我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。
卷积神经网络 - 维基百科，自由的百科全书
卷积神经网络是人工神经网络的一种特殊类型，在其至少一层中使用称为卷积的数学运算代替通用矩阵乘法。它们专门设计用于处理像素数据，并用于图像识别和处理。
2025最新卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解-腾讯云开发者社区-腾讯云
本文详细介绍了卷积神经网络（cnn）的基础概念和工作原理，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层的作用。通过举例和图解，阐述了CNN如何处理图像，提取特征，以及如何进行手写数字识别。
CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种神经网络，只不过在上面的神经网络结构中至少一层采用了一种称为卷积的数学运算，代替了传统人工神经网络的矩阵乘法。卷积网络这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。
卷积神经网络（CNN）深度解析：从原理到实战（附经典架构代码实现） - 知乎
本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习内容和资料尽在AI大模型技术社公众号。一、卷积层：图像特征提取的基石核心思想：局部连接 + 权值共享数学表达： (I * K)(i,j) = ∑∑ I(m,n)K(i-m,…
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解 - CSDN博客
本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。