CNN神经网络算法介绍

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，通常应用于图像识别、自然语言处理等领域。CNN的主要特点是能够自动从原始数据中学习特征，并且在图像识别等任务中具有很高的准确性。

CNN的基本结构包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层。卷积层用于提取图像特征，激活函数用于非线性变换，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于分类或回归。

CNN的训练过程通常使用反向传播算法，通过最小化损失函数来不断调整模型参数。在训练过程中，常用的优化算法包括梯度下降法、Adam、RMSprop等。

CNN在图像识别领域中的应用非常广泛，如人脸识别、物体识别、场景识别等。同时，CNN也逐渐应用于自然语言处理领域，如文本分类、语言模型等。