神经网络和改进型卷积神经网络(CNN)

1、什么是卷积神经网络？为什么它们很重要

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）属于前馈神经网络的一种，其人工神经元能够对特定区域内的相邻单元作出响应，在处理大规模图像数据方面表现出色。[1] 该网络结构通常由卷积层（alternating convolutional layer）与池化层（pooling layer）组成。

作为一种近年来迅速发展并受到高度关注的高效识别技术，卷积神经网络最初源于20世纪60年代Hubel和Wiesel对猫脑皮层中具有局部敏感性和方向选择性的神经元的研究。他们发现这种独特的网络架构可以有效降低反馈型神经网络的复杂程度，并由此提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）。如今，CNN已成为多个科学领域的重要研究方向之一，尤其在模式分类任务中得到了广泛应用。这主要得益于其无需对图像进行复杂的预处理即可直接输入原始图像的特性。1980年，K.Fukushima提出的新型识别机标志着卷积神经网络的首次实现。此后，众多研究人员不断对其进行优化与改进。其中具有代表性的