解释"卷积神经网络"这个术语.
卷积神经网络 (CNN) 是一种通常用于图像识别和分析的神经网络.它以一种名为卷积的数学操作命名,其独特的架构旨在利用图像数据的2D结构.在CNN中,输入图像通过一系列层进行输入,每个层从图像中提取不同的特征.第一层检测边缘和角落等基本特征,而更深层识别物体或形状等更复杂的模式.使用卷积允许网络识别这些特征,无论它们在图像中的位置如何,使网络变换不变.CNN还包含组合层,减少数据的空间尺寸,帮助提高计算效率和减少过度匹配.CNN在许多计算机任务中都取得了极大的成功,包括对象识别,面部分类,视觉,图像和其他类似的图像格式.它们也广泛用于类似图像,音频和文字格式的数据.