CNN的全称是"Convolutional Neural Network"(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元组成，按不同的连接方式构建不同的网络。
CNN是其中的一种，还有GAN(生成对抗网络)，RNN（递归神经网络）等，神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力，在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。
CNN是一种人工神经网络，CNN的结构可以分为3层：
卷积层(Convolutional Layer) - 主要作用是提取特征。
池化层(Max Pooling Layer) - 主要作用是下采样(downsampling)，却不会损坏识别结果。
全连接层(Fully Connected Layer) - 主要作用是分类。
应用在图像上，则可以理解为拿一个滤镜放在图像上，找出图像中的某些特征，而我们需要找到很多特征才能区分某一物体，所以我们会有很多滤镜，通过这些滤镜的组合，我们可以得出很多的特征。
首先一张图片在计算机中保存的格式为一个个的像素，比如一张长度为1080，宽度为1024的图片，总共包含了1080 * 1024的像素，如果为RGB图片，因为RGB图片由3种颜色叠加而成，包含3个通道，因此我们需要用1080 * 1024 * 3的数组来表示RGB图片。
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第1个回答 2023-09-18
CNN是指卷积神经网络（Covolutioal Neural Network），是一种深度学习的算法，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。CNN主要由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层等组成。输入层是CNN的起点，负责接收原始图像数据，然后将这些数据传递到CNN的各个层中进行处理。卷积层是CNN的核心，负责从输入数据中提取特征。在卷积层中，卷积核会与输入数据进行卷积运算，从而提取出图像的局部特征。激活函数负责将卷积层的输出进行非线性转换，使得网络可以更好地学习和识别复杂的特征。池化层则负责降低数据的维度，减少计算量和过拟合风险。最后，全连接层负责将前面的所有层输出结果进行整合，并输出最终的结果。CNN通过这些层的组合和运算，能够自动学习出输入图像的特征，并完成各种复杂的图像处理任务。
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