一種特殊的神經網路結構
卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)是一種特殊的神經網路結構，它包含了卷積計算和深度結構的前饋神經網路，是深度學習算法的代表之一。
卷積神經網路的設計靈感來源於生物學家對貓視覺皮層的研究，特別是感受野的概念，即視覺皮層的細胞對視覺輸入空間的子區域非常敏感。這種網路結構特別適合處理具有格線結構的數據，如圖像和視頻，也廣泛套用於語音處理和時間序列分析。
卷積神經網路的主要特點是權值共享和局部連線，這些特點使得模型能夠以較小的計算量對數據進行特徵學習，同時提高了模型的泛化能力。它通常由多個卷積層、池化層和全連線層組成，其中卷積層和池化層主要負責特徵提取，全連線層用於分類或回歸。在訓練過程中，通常採用反向傳播算法來更新網路參數，以最小化損失函式。
總的來說，卷積神經網路是一種高效的深度學習模型，它通過卷積、池化等操作來提取特徵，並能夠將輸入數據映射到一個高維特徵空間中進行分類或回歸。