深度学习之三（卷积神经网络--Convolutional Neural Networks，CNNs）

概念

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是一种特殊的神经网络结构，专门用于处理具有网格状结构（如图像、音频）的数据。CNN 在计算机视觉领域取得了巨大成功，广泛应用于图像识别、物体检测、图像生成等任务。以下是 CNN 的主要理论概念：

在数学中，卷积是一个函数越过另一个函数时两个函数重叠多少的积分度量。
绿色曲线表示蓝色和红色曲线的卷积，它是t的函数，位置由垂直的绿色线表示。灰色区域表示乘积g(tau)f(t-tau)作为t的函数，所以它的面积作为t的函数就是卷积。
这两个函数在x轴上每一点的重叠的乘积就是它们的卷积。

卷积层（Convolutional Layers）：

• 卷积操作（Convolution）： 卷积层使用卷积操作在输入数据上提取特征。卷积是一种将滤波器（也称为卷积核）在输入数据上滑动并进行元素级乘法和求和的过程，用于检测图像中的边缘、纹理等特征。
• 滤波器（Kernel/Filter）： 滤波器是卷积层中可