卷积神经网络(Convolutional Neural Networks) 原理与代码实例讲解

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks) – 原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：

卷积神经网络，CNN，图像识别，机器学习，深度学习，特征提取，层次化表示，卷积层，池化层，全连接层，反向传播，激活函数，损失函数

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，传统机器学习方法的效果往往受限。随着深度学习技术的兴起，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）作为一种强大的深度学习模型，因其能够自动学习图像的特征表示，在图像处理领域取得了突破性的成果。

1.2 研究现状

CNN自1980年代提出以来，经历了漫长的发展历程。近年来，随着计算能力的提升和大数据的积累，CNN在图像识别、目标检测、图像分割等任务上取得了显著的成果，成为图像处理领域的核心技术。