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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种在深度学习领域中广泛使用的前馈神经网络，特别适合于处理视觉图像。CNN通过模拟人类或动物视觉系统的机制来识别和处理图像中的复杂模式。它的设计灵感来源于生物学家对猫视觉皮层细胞的研究，这些细胞对其视觉输入空间的子区域（即感受野）具有高度敏感性。
CNN的核心特点是能够直接对图像进行处理，无需预先进行特征提取或数据重构。这得益于其特殊的网络结构，包括卷积层、激活层、池化层和全连接层等，每一层都执行不同的函数：
- 数据输入层/Input layer：负责接收原始图像数据，进行初步的处理，如归一化、去均值等，以便于后续处理。
- 卷积层/Convolutional layer：卷积层通过滤波器（或称为卷积核）在输入图像上滑动进行局部区域的加权求和，提取图像中的特征。每个滤波器都能够检测输入图像的某些特定特征，如边缘、角点或其他更复杂的图案。
- 激活层/Activation layer：通常使用非线性激活函数，如ReLU，来增加模型的非线性能力，使网络能够学习和表示更加复杂的模式。
- 池化层/Pooling layer：池化（特别是最大池化）操作用于降低特征图的空间维度，提高网络对输入图像中小的变化的鲁棒性。
- 全连接层/Full-connected layer：在网络的最后几层中使用，将前面层的输出转换为最终的类别预测。在全连接层之前的特征表示通常被展平成向量形式。
CNN的这些层通过堆叠的方式构建，形成深层网络结构，能够自动并有效地学习到从低级到高级的特征表示。这种层级化的特征学习机制使得CNN在图像识别、分类以及其他视觉任务中表现出色。
由于CNN具有强大的特征学习能力，它在许多视觉任务中都取得了突破性的进展，如图像分类、物体检测、面部识别和图像分割等。CNN的成功应用也促进了深度学习在其他领域，如自然语言处理和语音识别中的广泛使用。
