1.定義
卷積神經網絡(CNN)是壹種具有深度結構的前饋神經網絡，包含卷積計算，是深度學習的代表性算法之壹。卷積神經網絡具有表示學習的能力，可以根據其層次結構對輸入信息進行平移不變的分類，因此也被稱為“平移不變人工神經網絡(SIANN)”。
2.特征
與之前介紹的神經網絡相比，傳統的神經網絡只有線性連接，而CNN包括* *卷積* *運算，* *池化運算和非線性激活函數映射(即線性連接)* *等等。
3.應用和典型網絡
經典CNN網絡:
亞歷克斯網
VGG網
雷斯內特
常見應用:
深度學習在計算機圖像識別中的應用是非常成功的。利用深度學習，我們可以以很高的準確率識別圖片。要實現這個功能，我們主要依靠神經網絡的壹個分支，叫做卷積網絡。