卷积神经网络:计算机如何理解图像?
原文英文,约1200词,阅读约需5分钟。发表于: 。Have you ever asked yourself how AI systems can understand images? Like how they can tell whether an animal in a picture is a cat or a dog? Recently, I’ve been learning about deep learning...
本文介绍了卷积神经网络(CNN)的基本原理和工作流程,它是一种用于处理和分类视觉数据的人工神经网络。通过卷积层、ReLU激活层、池化层和全连接层等组成,CNN能够逐步提取图像特征并进行分类。滤波器用于检测图像中的特定模式,ReLU层清除不重要的模式并引入非线性,池化层减小特征图尺寸,全连接层进行最终的分类决策。通过这些层的组合,CNN能够以更丰富、更详细的方式处理图像。