卷积神经网络(CNN):一种常用于图像、视频与其他网格状数据(如语音谱图)的深度学习模型,通过“卷积层”自动学习局部特征(如边缘、纹理),并逐层组合成更高层语义特征(如物体部件与类别)。(在不同语境下也可能泛指卷积架构的变体,如全卷积网络等。)
/ˌkɑːnvəˈluːʃənəl ˈnʊrəl ˈnɛtˌwɝːk/
The convolutional neural network recognized the cat in the photo.
卷积神经网络识别出了照片里的猫。
By training a convolutional neural network on millions of labeled images, the team improved accuracy while reducing the need for hand-crafted features.
团队在数百万张带标签的图像上训练卷积神经网络,从而在减少人工设计特征需求的同时提升了准确率。
convolutional 来自 convolution(卷积、缠绕),其词根可追溯到拉丁语 convolvere(“一起卷起、卷绕”),在数学与信号处理中指一种“滑动加权求和”的运算;neural network 中的 neural 源于 neuron(神经元),指与神经系统相关。合起来表示:以“卷积”作为核心计算结构的神经网络。