什么是卷积神经网络？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。它是受生物学上感受野（Receptive Field）的机制而提出的，专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，例如时间序列数据和图像数据。卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。其中，卷积层通过卷积核对输入数据进行卷积操作，提取出数据的特征；池化层则通过对数据进行降采样，减少数据量，同时保留数据的主要特征；全连接层则将池化层输出的特征进行分类或回归等任务。卷积神经网络在计算机视觉领域中表现优异，近年来在大多数领域都得到了广泛应用。

相关问题

什么是卷积神经网络？最早是谁提出了卷积神经网络？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，通常用于处理具有类似网格结构的数据，例如图像。CNN中的每个神经元都只响应一小部分视野，而不是对整个输入进行处理。这些神经元的响应被称为特征图，它们在整个网络中被组织成特征映射。卷积神经网络通过卷积层、池化层和全连接层等不同类型的层来实现对图像等数据的处理。

早期感知机的推动者是Rosenblatt，但卷积神经网络的提出者是Yann LeCun等人。1998年，Yann LeCun等人提出了一种名为LeNet-5的卷积神经网络，用于手写数字识别。这是卷积神经网络的一个重要里程碑，也是深度学习的开端之一。

什么是卷积神经网络？介绍下卷积神经网络的发展脉络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别、计算机视觉和其他信号处理领域。它特别适用于处理网格状数据，如像素数组，通过利用局部感知性和权值共享特性，CNN能够从输入图像中提取特征并学习到空间不变性。

CNN的发展可以追溯至20世纪80年代，由Yann LeCun和他的团队首先引入，并在1998年通过LeNet-5在手写数字识别任务上取得了显著的进步。然而，由于计算资源限制和技术难度，当时的CNN并未得到广泛应用。直到2012年，Hinton团队的ImageNet大赛中AlexNet的胜利，采用更深的网络结构和GPU大规模训练，才真正推动了CNN的发展热潮。此后，Google的Inception系列、VGG、ResNet、以及更复杂的Transformer架构（虽然不是严格的CNN，但同样对视觉任务有重要影响）相继出现，持续优化模型性能。