卷积神经网络Convolutional Neural Networks(CNN）是一种深度学习的架构，模拟了人类视觉处理的方式进行设计，特别是在图像识别和处理方面有着广泛的应用。这种网络形式的设计灵感来自于生物学中的视觉系统。CNN 主要由数据输入层、卷积计算层、池化层、全连接层和输出层这五层构成。

一个具体的应用例子是在图像分类任务中，CNN能够通过学习到的特征，对新的图像进行分类。例如，在ImageNet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中，卷积神经网络取得了显著的成果，甚至超越了人类的识别精度。这是因为CNN能够自动并适应性地学习局部特征以及它们之间的空间层次关系，这些特点使得CNN在处理视觉信息如图像和视频等方面具有优势。

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