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。