给出一个卷积神经网络的定义
卷积神经网络 (CNN) 是一种常用于图像和视频识别任务的人工神经网络.它旨在采用图像的形式输入数据,并通过多层处理数据,每个层都会对数据应用不同的波器,并将其输出传递到下一层.在典型的CNN架构中,第一层由卷积神经网络组成,通过滑动图像和在每个位置应用数学操作来学习检测输入图像中的边缘和角落等低级特征.卷积的输出然后通过非线性激活,并经常使用汇集操作进行下样,这有助于减少数据的维度.随着数据的层次的进步,波器可以更容易地检测出图像的不同模式和输出.这种特性使得CNN能够直接从人工数据中获取的图像中获取精确的关键特征,因为其具有非常重要的功能,因此需要通过人工计算来确定最终图像的分类.