深度学习卷积神经网络是什么？

深度学习卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，主要用于图像和视频识别、分类、分割等计算机视觉任务。它的核心思想是通过卷积操作来提取图像的特征，然后通过池化操作来减少特征的维度，最后通过全连接层来实现分类或者回归等任务。CNN由卷积层、池化层和全连接层等组成，其中卷积层和池化层是CNN的核心组成部分。在卷积层中，通过滑动一个固定大小的卷积核来提取图像的特征，然后通过激活函数来进行非线性变换，得到更加抽象和高级的特征。在池化层中，通过对特征图进行降采样来减少特征的维度，同时也可以进行特征的不变性。通过多层卷积和池化操作，CNN可以逐渐提取出越来越高级的特征，从而实现更加准确和鲁棒的图像分类和识别任务。