卷积神经网络（CNN）是人工神经网络（ANN）的一种，广泛应用于深度学习领域。这种类型的网络在图像和视频分析、自然语言处理和许多其他领域有许多应用。 CNN 基于卷积的概念，卷积是一种组合两个信号的数学运算。卷积运算允许网络识别输入数据的某些特征，使其适用于图像分类、对象检测、分割和声音分类等任务。
CNN 通常由一个输入层、多个卷积层、一个或多个全连接层和一个输出层组成。输入层接受输入向量，它是图像或其他数据的表示。卷积层对输入向量应用卷积运算以从中提取某些特征。然后，全连接层将这些提取的特征组合起来，然后将它们传递到输出层，从而产生所需的输出。
通常，CNN 使用各种监督学习技术进行训练，例如反向传播或监督学习算法。在训练期间，调整 CNN 的权重，以最小化给定任务的误差度量。
CNN 广泛应用于许多应用中，例如图像分类、目标检测、语义分割和自然语言处理。 CNN 还广泛应用于计算机视觉和自然语言处理领域。它们已用于面部识别、物体检测、图像分类、自主导航和自动驾驶等任务。
近年来，由于计算能力的进步，CNN 变得更加强大。他们现在能够识别高度复杂的模式并执行视觉识别和推理等任务。这些改进还使得 CNN 能够在面部识别和自主导航等应用中使用。
