将MLP替换为CNN

，即将多层感知机（Multi-Layer Perceptron，简称MLP）替换为卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。

1. 概念： MLP是一种基本的前馈神经网络，由多个全连接层组成，适用于处理结构化的数据。每个神经元接收上一层所有神经元的输出，并通过激活函数进行非线性变换，以产生输出结果。
2. CNN是一种深度学习神经网络，广泛应用于图像处理和计算机视觉任务。CNN的核心是卷积层和池化层，通过局部感知和参数共享来提取输入数据的空间和时间特征，实现高效的特征提取与分类。
3. 分类： MLP属于全连接神经网络，每个神经元与上一层的所有神经元相连。
4. CNN主要包含卷积层、池化层和全连接层，其中卷积层用于提取特征，池化层用于降低维度，全连接层用于分类。
5. 优势： MLP适用于处理结构化数据和序列数据，具有较好的推理能力。
6. CNN在处理图像和视觉数据方面具有优势，可以自动学习和提取图像中的特征，并在分类、物体检测和图像识别等任务中取得较好的效果。
7. 应用场景： MLP适用于传统的机器学习问题，如分类、回归和推荐系统等。
8. CNN广泛应用于计算机视觉领域，如图像分类、物体检测、人脸识别、图像生成和视频分析等。
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