卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别和处理领域。它通过模拟人类视觉系统的机制来自动提取图像特征，从而实现高效的图像分类和识别任务。在本文中，我们将探讨如何用Python编写CNN的代码，并展示一个简单的示例来说明其工作原理。

🔍 首先，我们需要导入必要的库，如TensorFlow或PyTorch，这些库提供了构建和训练神经网络所需的工具。接下来，定义网络结构，包括卷积层、池化层和全连接层。每一层都有特定的功能，例如卷积层负责从输入数据中提取特征，而池化层则用于降低数据维度并减少计算量。

💡 为了更好地理解CNN的工作原理，我们还将介绍一个衍射神经网络（DNN），这是一种利用光波衍射现象进行信息处理的新颖方法。尽管与传统的电子神经网络不同，但衍射神经网络展示了在特定应用场景下的潜力，尤其是在实时图像处理方面。

📚 最后，我们将提供一些实际的代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些概念。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以通过这些示例快速上手，开始自己的项目。

希望这篇内容能激发你对深度学习的兴趣，让你在探索CNN和DNN的世界时更加得心应手！🚀