解释什么是卷积神经网络.
卷积神经网络 (CNN) 是专门用于处理图像或视频等复杂数据格式的神经网络的子集.它们广泛用于图像识别和分类任务,是计算机视觉的重要参与者.在高层次上,一个卷积神经网络可以被认为由两个主要部分组成:特征提取和分类.在特征提取过程中,几个卷积神经网络层将过器 (也称为内核) 应用到输入数据中,将其转化为一组特征地图.这些过器有助于从数据中提取相关特征和特征,识别边缘,角落和对象等模式.这些过器的数量和尺寸通常会变化,随着数据通过网络的末端进行进展.在数据提取和分类后,它们可以被视为各种类别.在传统的网络中,它们通过复杂的网络或模块进行处理,从而提供一个非常重要的功能,通过复杂的网络或模块进行分类.