简述卷积神经网络的基本思想（什么是卷积神经网络）

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种前馈神经网络，主要用于图像和视频识别、分类、分割等任务。它的基本思想是通过卷积核对输入的数据进行卷积操作，从而提取出数据的特征，并通过池化操作减少特征的维度，最后通过全连接层进行分类或回归等任务。

卷积神经网络由卷积层、激活函数、池化层和全连接层等组成。卷积层通过卷积核对输入图像进行卷积操作，提取出图像的特征，激活函数则对卷积结果进行非线性变换，池化层通过减少特征的维度来降低计算量，全连接层则将池化后的特征与标签进行映射，完成分类或回归任务。

卷积神经网络在图像处理领域表现出色，其特点是对于输入数据的平移、旋转、尺度变换等具有很好的不变性，能够提取出数据的高层次特征，从而实现优秀的分类效果。