cNN深度学习的神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中应用广泛的一种神经网络。它主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

CNN的基本结构由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层主要用于提取图像的特征，通过卷积核对输入图像进行卷积运算，得到一系列特征图。池化层主要用于减少特征图的维度，保留最显著的特征。全连接层则将池化后的特征图进行分类。

CNN的优点是能够自动提取特征，减少了手动提取特征的工作量。同时，CNN具有较好的抗噪能力和可扩展性。