3.简述卷积神经网络的学习机理。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种常用于图像、视频和自然语言处理等领域的人工神经网络。它通过卷积层、池化层和全连接层等多层结构来提取输入数据的特征，并输出对应的分类或回归结果。

CNN的学习机理主要包括前向传播和反向传播两个过程。前向传播是指将输入数据通过网络中的卷积、池化、激活等操作，逐层处理得到输出结果的过程。反向传播则是通过计算预测输出和实际输出之间的误差，将误差信息反向传递回网络中，更新网络的权重，从而提高网络的分类或回归性能。

具体来说，在前向传播过程中，CNN将输入数据通过卷积层进行卷积操作，提取特征信息，并通过激活函数进行非线性变换。然后，池化层对卷积结果进行降维处理，减少参数量，增强模型泛化能力。最后，全连接层对经过多次卷积和池化的特征进行分类或回归操作，输出模型的预测结果。

在反向传播过程中，CNN计算输出结果与实际结果之间的误差，并将误差反向传递回网络中，逐层更新网络权重，使得网络输出更接近实际结果。具体来说，反向传播过程中，通过使用链式法则计算误差对权重的偏导数，从而更新权重，提高CNN的预测性能。

总的来说，CNN的学习机理是通过前向传播和反向传播两个过程，逐渐提取输入数据的特征，优化网络权重，最终获得更准确的分类或回归结果。