卷积神经网络 (CNN) 简介：结构、特点及应用
Yann LeCun 发明了卷积神经网络，这是一种具有多层感知器结构的神经网络模型，可对视觉图像进行深度分析。该网络具有局部连接和权值共享等特点，并成功解决了手写数字识别问题。卷积神经网络的基本结构包括卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层等，如图 2.1 所示。
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Yann LeCun 发明了卷积神经网络，这是一种具有多层感知器结构的神经网络模型，可对视觉图像进行深度分析。该网络具有局部连接和权值共享等特点，并成功解决了手写数字识别问题。卷积神经网络的基本结构包括卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层等，如图 2.1 所示。
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