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卷积神经网络与图像模式识别

1.卷积神经网络的基本概念

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一种专门用于处理具有网格结构的数据的神经网络，如图像、时间序列等。CNN的核心思想是通过局部感受野、共享权重和池化操作来捕捉数据中的空间和时间依赖关系，从而在处理图像等高维数据时表现出色。以下是CNN的一些基本概念：

1.1卷积层

卷积层是CNN中最基本的层，负责提取输入数据的局部特征。卷积层通过一组卷积核（也称为滤波器）在输入数据上滑动，对每个位置进行卷积操作，生成特征图（FeatureMap）。