这篇文章用最简明易懂的方式解释了卷积神经网络(CNN)的基本原理，并绕开了里面的数学理论。

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一、前言 本文分析了全连接层存在的局限性，然后引出卷积的思想方法，介绍了如何进行卷积、池化计算，提取特征。学习了卷积神经网络，就可以用神经网络高效地进行图像处理，比如说用于人脸识别、图片清晰化、风格迁移等。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）主要包含以下结构： 卷积层（ Conv） – 用于保留图片特征 池化层（POOL） – 用于数据降维，减少输入维度，避免过拟合 全连接层（FC） – 根据不同任务输出我们想要的结果 二、全

在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧，结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。

卷积神经网络和全连接的神经网络结构上的差异还是比较大的，全连接的网络，相邻两层的节点都有边相连，而卷积神经网络，相邻节点只有部分节点相连。

解析卷积神经网络—深度学习实践手册 中文pdf高清版,本书从实用角度着重解析了深度学习中的一类神经网络模型——卷积神经网络，剖析卷积神经网络的基本部件与工作机理，系统性的介绍了深度卷积神经网络在实践应用方面的细节配置与工程经验