卷积神经网络（说一说卷积神经网络的简介）

夏米将为大家解答以下问题：卷积神经网络。下面说一下卷积神经网络的介绍。下面我们一起来看看吧！

1.卷积神经网络（CNN）是一种包含卷积计算并具有深层结构的前馈神经网络。是深度学习的代表算法之一。

2。卷积神经网络具有表示学习的能力，可以根据其层次结构对输入信息进行移位不变分类，因此也被称为“移位不变人工神经网络（SIANNs）”。

3。卷积神经网络的研究始于 80 年代和 90 年代，时间延迟网络和 LeNet-5 是最早出现的卷积神经网络； 21世纪以后，随着深度学习理论的进步和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到快速发展，并广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

4.卷积神经网络模仿生物的视觉感知机制，可以进行监督学习和非监督学习。其卷积核在隐藏层的参数共享和层间连接的稀疏性，使得卷积神经网络能够以较小的计算量学习像素、音频等网格状拓扑特征，结果稳定，对特征工程无额外要求数据。

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