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计算机视觉——深入理解卷积神经网络与使用卷积神经网络创建图像分类算法卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称 CNNs）是一种深度学习架构，专门用于处理具有网格结构的数据，如图像、视频等。它们在计算机视觉领域取得了巨大成功，成为图像分类、目标检测、图像分割等任务的核心技术。 CNNs 的核心思想是利用卷积操作（convolution）来提取数据中的局部特征，并通过层次化的结构逐步学习更复杂的模式。

【深度学习】深入解析卷积神经网络（CNNs）卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习领域中一种极为重要的算法，尤其在计算机视觉任务中表现出色。CNNs 模拟人类视觉系统，通过多层的卷积操作提取特征，最终实现对图像的分类、识别等任务。本文将深入探讨 CNNs 的基本结构、工作原理、关键技术以及在实际应用中的表现。