卷积神经网络是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。它具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络（SIA）”。卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程要求。
卷积神经网络在许多领域都取得了显著的成果，其中最为广泛的应用是计算机视觉领域。在计算机视觉领域中，卷积神经网络被广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。例如，在图像分类任务中，卷积神经网络可以通过对大量图像数据进行学习，自动提取图像中的特征，并进行分类。卷积神经网络在自然语言处理领域也取得了很大的进展，被广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和Lee-5是最早出现的卷积神经网络。在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。目前，卷积神经网络已经成为了许多领域的标配工具，其强大的表征学习能力使其在许多任务中都取得了超越传统机器学习算法的性能。
卷积神经网络是一种强大的深度学习算法，具有表征学习能力和平移不变分类能力，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。随着深度学习理论的进一步发展和计算能力的提升，我们有理由相信，卷积神经网络将在未来更多的领域中得到应用和发展。
