画一个两层卷积神经网络

好的，这是一个简单的两层卷积神经网络的架构图：

输入层 -> 卷积层1 -> 池化层1 -> 卷积层2 -> 池化层2 -> 全连接层 -> 输出层

其中，卷积层和池化层可以包含多个卷积核和池化操作，这里简化为每层只有一个卷积核和一个池化操作。

具体的网络结构如下：

- 输入层：输入的数据，比如一张图片，可以表示为一个矩阵。
- 卷积层1：对输入数据进行卷积操作，提取特征。可以使用多个卷积核提取多种特征。
- 池化层1：对卷积后的特征图进行池化操作，降低数据维度，减少计算量。
- 卷积层2：继续对特征图进行卷积操作，进一步提取特征。
- 池化层2：对卷积后的特征图进行池化操作。
- 全连接层：将池化层的输出展平成一个向量，然后连接到一个全连接层，进行分类或其他任务。
- 输出层：分类器输出结果。

以上就是一个简单的两层卷积神经网络的架构。