卷积神经网络（CNN）详解：结构、组成及工作原理

卷积神经网络（CNN）是一种深度前馈神经网络模型，它采用广泛且并行互联的网络结构，由具有适应性的简单单元组成，以模拟生物神经系统对外界信息的反应。CNN具有多层网络结构，主要由卷积层、池化层、全连接层和输出层四类基本结构组成。每层由多个二维向量组成，每个向量由多个独立的神经元单元组成。

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