CNN(卷积神经网络)是一种深度神经网络,它在图像和视频识别、自然语言处理和许多其他领域有着广泛的应用。CNN 的基本原理是利用卷积运算从输入数据中提取特征,然后使用这些特征进行分类或预测。
卷积运算是 CNN 的核心操作。它涉及将一个称为卷积核或滤波器的矩阵与输入数据进行滑动点积。卷积核的权重决定了它对输入数据的哪些特征敏感。
在图像处理中,卷积核通常是一个 3x3 或 5x5 的矩阵,应用于输入图像。卷积的过程将卷积核与输入图像的每个局部区域进行点积,从而生成一个特征图。特征图中的每个像素值表示该区域中卷积核检测到的特征的强度。
通过堆叠多个卷积层,CNN 可以从低级特征(如边缘和纹理)到高级特征(如对象和面部)提取越来越复杂的特征。
池化是一种降采样技术,用于在 CNN 中减少特征图的大小。它通过将特征图中的相邻区域组合成单个值来实现。池化操作有两种常见类型:最大池化和平均池化。
最大池化取特征图中每个区域的最大值,而平均池化取平均值。池化有助于减少过拟合并增强模型的泛化能力。
CNN 的输出通常是几个完全连接层。这些层将卷积层提取的特征连接到分类器或回归器。完全连接层将每个输入特征与一组权重相乘,然后求和并施加激活函数(如 ReLU 或 sigmoid)。
完全连接层的输出用于预测输入数据的类别或值。
CNN 具有以下优点:
CNN 也有以下缺点:
CNN 在许多领域有着广泛的应用,包括:
CNN 是功能强大的深度神经网络,在图像和视频识别、自然语言处理和许多其他领域有着广泛的应用。通过利用卷积运算和池化技术,CNN 可以从数据中提取复杂特征并执行分类或预测任务。
CNN [简明英汉词典]美国有线新闻网络, 以提供即时电视新闻报导而闻名
CNN是美国有线电视新闻网——Cable News Network的英文缩写,由特纳广播公司(TBS)董事长特德·特纳于1980年6月创办,通过卫星向有线电视网和卫星电视用户提供全天候的新闻节目,总部设在美国佐治亚州的亚特兰大。
美国有线电视新闻网英文缩写CNN,由特纳广播公司(TBS)董事长特德·特纳于1980年6月创办,通过卫星向有线电视网和卫星电视用户提供全天候的新闻节目,总部设在美国佐治亚州的亚特兰大。