详细介绍卷积神经网络的原理及特点

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种前馈神经网络，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它通过卷积运算处理图像等多维数据，从而提取出数据的特征。

CNN 的主要特点包括：

1. 局部感受野：每个神经元只与输入数据的一部分相连，通过不断滑动感受野来提取局部特征，使网络具有更好的局部感知能力。

2. 权值共享：在同一个卷积核内的多个神经元共享同样的权重，有效减少训练参数，提高网络的泛化能力。

3. 池化层：通过降维能够减少模型的计算量，同时减轻模型对输入数据的细微变化的敏感程度。

4. 卷积计算：通过卷积运算提取空间特征，逐层递进，利用更高层次特征来表示更抽象的物体。

以上就是卷积神经网络的原理及特点。