卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）原理入门
随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）已经成为计算机视觉和序列建模中的两大核心模型。本文将简要介绍它们的基本原理、应用场景，并通过示例代码展示它们的基本使用方式。 一、卷积神经网络（CNN） 1. 原理简介 CNN 是专为图像处理设计的一类深度神经网络，它利用局部感受野、权值共享和池化操作，显著降低了参数数量，并提高了图像识别任务的效果。 核心组成部分包括： 卷积层（Convolutional Layer） ：提取图像局部特征。 激活函数（如 ReLU） ：引入非线性能力。...