卷积神经网络和深度学习

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，常用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。CNN的核心思想是利用卷积操作提取特征，再通过池化操作减少特征数量，最后通过全连接层进行分类或回归。

深度学习是一种机器学习方法，其核心思想是利用多层神经网络进行学习和预测。深度学习技术在语音识别、图像识别、自然语言处理等任务中取得了重要的成果。深度学习模型通常采用梯度下降等优化算法对网络参数进行训练，以最小化损失函数。

卷积神经网络是深度学习模型的一种重要形式，其具有良好的特征提取能力和模式识别能力。在实际应用中，卷积神经网络常常需要结合其他技术进行改进，如残差网络、注意力机制等。