卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种结构类似于多层神经网络的前向反馈型人工神经网络，通常应用于图像识别、计算机视觉等领域。

卷积神经网络的每个神经元仅和上一层神经元的局部区域相连，这种局部连接的方式，使卷积神经网络具有对局部特征的提取能力，更加适合处理图像这种高维数据。同时，在卷积神经网络中，每一层的神经元个数越往后越少，这种减少维度的结构可以让模型更加高效，同时具有防止过拟合的效果。

举个例子，假设我们要用一张猫的图片进行识别。在卷积神经网络中，我们可以通过多个卷积层、池化层的处理操作，将这张图片进行分块、特征提取和降维等一系列处理，最终得到一个分类结果，表明这张图片是猫还是其他物体。这种处理方式，可以看作是一种从底层特征到高层抽象的过程。