详细介绍深度学习及卷积神经网络原理及特点介绍

深度学习是一种机器学习的方法，它通过构建多个层次的神经网络来学习数据的特征表示。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是深度学习中比较常用的一种神经网络结构，它主要用于图像、视频、语音等数据的处理和识别。

卷积神经网络的特点在于采用卷积操作和池化操作对数据进行特征提取，因此对输入数据具有平移不变性和空间不变性，使得其对于图像等数据的处理具有较强的鲁棒性和泛化能力。此外，卷积神经网络还采用了局部连接和参数共享的策略来降低模型的参数量，加快训练速度。

总的来说，深度学习和卷积神经网络的出现和发展已经极大地推动了人工智能领域的发展，使得计算机在图像、语音、自然语言处理等方面取得了很多突破性的进展。