CNN卷积神经网络介绍

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习神经网络，主要用于图像和视频识别、分类、分割等领域。CNN通过卷积操作提取图像信息，然后使用池化操作降维，最后使用全连接层进行分类或回归。

CNN的结构通常由卷积层、池化层、全连接层等组成。卷积层是CNN的核心，通过多个卷积核对输入图像进行卷积操作，提取出不同的特征。池化层通过降低特征图的大小，减少参数数量，同时可以增强模型的鲁棒性。全连接层将卷积层和池化层提取的特征，映射到输出类别。

CNN在图像处理领域取得了很多成功的应用，比如图像分类、目标检测、图像分割等。CNN也可以应用于自然语言处理等领域，如文本分类、机器翻译等。