卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应周围单元范围内的刺激。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件来处理输入数据，并从中提取有用的特征。这些特征被用于分类、识别和检测等任务。卷积神经网络在计算机视觉领域取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和语义分割等应用。它们通常比传统的神经网络更加高效，因为它们可以利用局部相关性来减少参数数量，并且可以通过平移不变性来提高泛化能力。总之，卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，它在许多领域都有着广泛的应用前景。