简述卷积神经网络的结构及其学习机理。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习网络，主要用于图像和视频等二维数据的识别和分类任务。其结构通常包含卷积层、池化层和全连接层三部分。

卷积层是CNN的核心部分，其主要作用是从原始输入数据中提取特征。卷积层包含了多个卷积核（filter），每个卷积核可以理解为一个模板，通过在输入数据上滑动来提取特征。卷积操作可以有效地减少网络参数，减轻了过拟合的风险，并且可以通过多个卷积核提取不同的特征。

池化层是为了减小特征图的尺寸，降低计算量和过拟合风险，通常使用最大值池化或平均值池化等方法。

全连接层是为了将卷积层和池化层提取的特征进行分类，最后输出结果。全连接层通常包含多个神经元，并利用激活函数对神经元的输出进行非线性变换。

卷积神经网络的学习机理主要是通过反向传播算法来实现的。首先，通过前向传播计算网络输出结果，并将结果与实际结果比较得到误差。然后，通过反向传播算法计算误差对每个参数的偏导数，并利用优化算法（如梯度下降）来更新参数，最终使网络输出结果更加接近实际结果。

在卷积神经网络中，利用卷积层和池化层提取特征，可以有效地减少参数数量和计算量，同时提高了网络的准确率和鲁棒性。