请详细讲解一下深度学习中的卷积神经网络(CNN)的基础知识，输出必须使用MD格式，且包括标题、列表、代码块。
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# 卷积神经网络(CNN)基础知识

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据（如图像）的深度学习模型。以下是CNN的基础知识：

## 主要组成部分

- **输入层（Input Layer）**
  - 接受原始图像数据作为输入。
- **卷积层（Convolutional Layer）**
  - 使用卷积核（Filter）在图像上滑动，提取局部特征。
- **激活函数层（Activation Layer）**
  - 通常使用ReLU（Rectified Linear Unit）函数增加非线性。
- **池化层（Pooling Layer）**
  - 通过下采样减少数据维度，保留主要特征。
- **全连接层（Fully Connected Layer）**
  - 将前面提取的特征进行整合，输出最终的分类结果。
- **输出层（Output Layer）**
  - 使用Softmax函数进行分类。

## 代码示例

以下是一个简单的CNN模型构建示例，使用Keras：

```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建模型
model = Sequential()

# 添加卷积层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))

# 添加池化层
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 展平层
model.add(Flatten())

# 添加全连接层
model.add(Dense(128, activation='relu'))

# 输出层
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
model.summary()
```

## 关键概念

- **卷积核（Filter）**
  - 用于提取图像的特征，通常是一个小的矩阵。
- **步长（Stride）**
  - 卷积核在图像上移动的步长。
- **填充（Padding）**
  - 在图像边缘添加额外的像素，以保留边缘信息。
- **ReLU激活函数**
  - 公式：`f(x) = max(0, x)`，增加模型的非线性能力。
- **Softmax函数**
  - 将输出转换为概率分布，用于多分类问题。

通过这些组成部分和概念，CNN能够有效地处理和分析图像数据。
```
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