「卷積神經網絡」是一種深度學習模型，特別適用於圖像處理和計算機視覺任務。它利用卷積層來自動提取特徵，並通過多層結構進行特徵學習。卷積神經網絡能夠有效地處理圖像數據，並且在許多應用中，如物體識別、圖像分類和面部識別等方面表現出色。
這是卷積神經網絡的全名，強調其利用卷積運算來提取特徵的特性。這種結構通常包括卷積層、池化層和全連接層，並在許多計算機視覺任務中取得了顯著的成功。
例句 1：
卷積神經網絡在圖像識別中表現出色。
Convolutional neural networks perform excellently in image recognition.
例句 2：
這種模型能夠自動學習圖像中的特徵。
This model can automatically learn features from images.
例句 3：
許多現代的視覺系統都基於卷積神經網絡。
Many modern vision systems are based on convolutional neural networks.
這是卷積神經網絡的簡稱，通常在學術文章和技術討論中使用。CNN 代表了一種特殊的架構，專為處理圖像和視覺數據而設計。
例句 1：
CNN 是目前最受歡迎的深度學習架構之一。
CNN is one of the most popular deep learning architectures today.
例句 2：
許多自動駕駛系統使用 CNN 來識別路標和行人。
Many autonomous driving systems use CNNs to recognize traffic signs and pedestrians.
例句 3：
在計算機視覺領域，CNN 已經成為一個標準。
In the field of computer vision, CNN has become a standard.
這是一個更廣泛的術語，涵蓋了多種深度學習模型，包括卷積神經網絡。這種網絡通常由多層神經元組成，能夠學習複雜的數據模式。
例句 1：
深度學習網絡在語音識別和圖像處理中都很有效。
Deep learning networks are effective in both speech recognition and image processing.
例句 2：
卷積神經網絡是深度學習網絡的一種特例。
Convolutional neural networks are a specific type of deep learning network.
例句 3：
這種網絡能夠從大量數據中學習。
This type of network can learn from large amounts of data.
這是一個描述性術語，用於指代專門處理圖像的神經網絡。這種網絡通常包括多個層，能夠進行圖像的特徵提取和分類。
例句 1：
這個圖像處理網絡能夠自動識別圖像中的物體。
This image processing network can automatically identify objects in images.
例句 2：
許多圖像處理任務都依賴於這種網絡。
Many image processing tasks rely on this type of network.
例句 3：
這種網絡在醫療影像分析中非常有用。
This type of network is very useful in medical image analysis.