本文系统介绍了深度学习中的三种核心网络结构：人工神经网络(ANN)、深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)。首先阐述了ANN的基本原理，包括神经元模型、激活函数和反向传播算法；然后分析了DNN的深层特征提取能力及其训练挑战；重点讲解了CNN的卷积操作、池化层等核心组件及其在图像处理中的优势。通过对比三种网络的特性，提出了CNN+DNN的混合架构方案，结合CNN的局部特征提取和DNN的非线性

本文系统介绍了深度学习中的三种核心网络结构：人工神经网络(ANN)、深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)。首先阐述了ANN的基本原理，包括神经元模型、激活函数和反向传播算法；然后分析了DNN的深层特征提取能力及其训练挑战；重点讲解了CNN的卷积操作、池化层等核心组件及其在图像处理中的优势。通过对比三种网络的特性，提出了CNN+DNN的混合架构方案，结合CNN的局部特征提取和DNN的非线性