卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，专为处理具有网格状拓扑结构的数据而设计，例如图像。CNN的核心是卷积层，它使用一组可学习的滤波器或内核来自动并高效地从输入图像中提取空间层级特征。不同于传统算法，CNN能通过数据驱动的方式学习特征表示，减少了对人工设计特征的依赖。此外，CNN通过局部感受野、权重共享和池化操作大幅降低模型的复杂度及参数数量，提高了计算效率，并抵抗了一定程度的变形和位移。这种网络在多个视觉识别任务上取得了重大成功，例如物体识别、面部识别、图像风格转换等，并广泛应用于医学图像分析、自然语言处理等领域。简而言之，CNN是一种具有革命性的技术，极大地推动了人工智能的发展，并对我们的生活产生了深远影响。