卷積神經網路（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋範圍內的周圍單元，對於大型影象處理有出色表現。[1] 它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。
卷積神經網路是近年發展起來，並引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於區域性敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網路結構可以有效地降低反饋神經網路的複雜性，繼而提出了卷積神經網路（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）。現在，CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由於該網路避免了對影象的複雜前期預處理，可以直接輸入原始影象，因而得到了更為廣泛的應用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經網路的第一個實現網路。隨後，更多的科研工作者對該網路進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改進認知機”，該方法綜合了各種改進方法的優點並避免了耗時的誤差反向傳播。
卷積神經網路（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋範圍內的周圍單元，對於大型影象處理有出色表現。[1] 它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。
卷積神經網路是近年發展起來，並引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於區域性敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網路結構可以有效地降低反饋神經網路的複雜性，繼而提出了卷積神經網路（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）。現在，CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由於該網路避免了對影象的複雜前期預處理，可以直接輸入原始影象，因而得到了更為廣泛的應用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經網路的第一個實現網路。隨後，更多的科研工作者對該網路進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改進認知機”，該方法綜合了各種改進方法的優點並避免了耗時的誤差反向傳播。