在深度学习的众多模型中，卷积神经网络（CNN）因其在图像处理领域的卓越表现而备受瞩目。CNN的核心思想是利用卷积层自动并反复地学习图像的特征，从而能够识别复杂的图案和对象。这一节，我们将通过简化的例子来理解CNN的基本结构和工作机制。
首先来谈谈CNN的基本组成。一个典型的CNN包含卷积层、激活层、池化层和全连接层。卷积层负责提取图像特征；激活层引入非线性，帮助网络学习复杂模式；池化层则用于降低数据维度，减少计算量
深入浅出卷积神经网络（CNN）
2024-09-21
77
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
【9月更文挑战第20天】在人工智能的璀璨星河中，卷积神经网络（CNN）如同一颗耀眼的星辰，以其独特的魅力照亮了图像处理的天空。本文将带你遨游CNN的宇宙，从其诞生之初的微弱光芒，到成为深度学习领域的超级巨星，我们将一同探索它的结构奥秘、工作原理以及在实际场景中的惊艳应用。你将发现，CNN不仅仅是一段段代码和算法的堆砌，它更是一种让机器“看”懂世界的强大工具。让我们扣好安全带，一起深入CNN的世界，体验技术与创新交织的精彩旅程。
目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习
编解码
自动驾驶
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
44
3
3
|
5天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）", "蜜蜂（bees）", "甲虫（beetle）", "毛虫（catterpillar）", "蚯蚓（earthworms）", "蜚蠊（earwig）", "蚱蜢（grasshopper）", "飞蛾（moth）", "鼻涕虫（slug）", "蜗牛（snail）", "黄蜂（wasp）", "象鼻虫（weevil）"】
再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型，然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Djan
36
1
1
|
6天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发，完整代码含中文注释及操作视频。算法结合卷积层提取局部特征、LSTM处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征，通过粒子群优化提升预测精度。适用于金融市场、气象预报等领域，提供高效准确的预测结果。
59
17
17
|
27天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇（Agaricus）", "毒鹅膏菌（Amanita）", "牛肝菌（Boletus）", "网状菌（Cortinarius）", "毒镰孢（Entoloma）", "湿孢菌（Hygrocybe）", "乳菇（Lactarius）", "红菇（Russula）", "松茸（Suillus）"】
再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型，然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面，
90
11
11
|
20天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
基于WOA鲸鱼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a实现时间序列预测，采用CNN-GRU-SAM网络结构，结合鲸鱼优化算法（WOA）优化网络参数。核心代码含操作视频，运行效果无水印。算法通过卷积层提取局部特征，GRU层处理长期依赖，自注意力机制捕捉全局特征，全连接层整合输出。数据预处理后，使用WOA迭代优化，最终输出最优预测结果。
53
21
21
|
1月前
|
机器学习/深度学习
编解码
移动开发
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| TPAMI-2024 Conv2Former 利用卷积调制操作和大核卷积简化自注意力机制，提高网络性能
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| TPAMI-2024 Conv2Former 利用卷积调制操作和大核卷积简化自注意力机制，提高网络性能
39
5
5
|
12天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
基于GA遗传优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目使用MATLAB 2022a实现时间序列预测算法，完整程序无水印。核心代码包含详细中文注释和操作视频。算法基于CNN-LSTM-SAM网络，融合卷积层、LSTM层与自注意力机制，适用于金融市场、气象预报等领域。通过数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数优化等步骤，有效处理非线性时间序列，输出精准预测结果。
28
3
3
|
1月前
|
机器学习/深度学习
RT-DETR改进策略【Neck】| GSConv+Slim Neck：混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计
RT-DETR改进策略【Neck】| GSConv+Slim Neck：混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计
58
11
11
|
25天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a，展示了时间序列预测算法的运行效果（无水印）。核心程序包含详细中文注释和操作视频。算法采用CNN-GRU-SAM网络，结合灰狼优化(GWO)，通过卷积层提取局部特征、GRU处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征，最终实现复杂非线性时间序列的高效预测。
50
6
6
|
1月前
|
机器学习/深度学习
存储
热门文章
最新文章
1
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| PP-LCNet：轻量级的CPU卷积神经网络
2
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
3
神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法
4
揭示Transformer周期建模缺陷！北大提出新型神经网络FAN，填补周期性特征建模能力缺陷
5
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
6
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块，获取局部和全局信息
7
公共云网络安全即服务！阿里云稳居市占率第一！
8
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 StarNet，超级精简高效的轻量化模块
9
深入解析图神经网络注意力机制：数学原理与可视化实现
10
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构
1
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
59
2
基于GA遗传优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
28
3
基于WOA鲸鱼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
53
4
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
50
5
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP,RBF,LSTM
194
6
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
69
7
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
88
8
深入理解深度学习中的卷积神经网络（CNN）##
117
9
【AI系统】轻量级CNN模型综述
79
10
基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真
96