视频字幕
卷积神经网络是深度学习中最重要的架构之一。它专门设计用来处理具有网格结构的数据，比如图像。CNN通过模拟生物视觉系统的工作原理，能够自动学习和提取图像中的特征。从输入图像开始，数据依次通过多个卷积层进行特征提取，然后通过全连接层进行分类或回归，最终产生预测结果。
卷积操作是CNN的核心机制。它使用一个小的卷积核在输入数据上滑动，计算局部区域的加权和。卷积核包含可学习的权重参数，通过训练可以学会检测不同的特征，比如边缘、纹理等。卷积操作的结果是特征图，它保留了输入的空间结构信息，同时提取了重要的局部特征。
激活函数和池化层是CNN中的重要组件。ReLU激活函数将负值设为零，保留正值，这样引入了非线性并解决了梯度消失问题。池化层通过取局部区域的最大值或平均值来降低特征图的维度，减少计算量的同时增强了模型对位置变化的鲁棒性。这两个操作共同帮助网络提取更加抽象和有用的特征。
这是一个典型的CNN完整架构。从输入图像开始，数据依次通过多个卷积层和池化层进行特征提取。每经过一层，特征图的空间尺寸逐渐减小，但特征的抽象程度逐渐提高。最后通过全连接层将提取的特征映射到最终的分类结果。这种层次化的设计使得CNN能够从低级特征逐步学习到高级语义特征。
卷积神经网络在过去几十年中取得了巨大发展。从1998年的LeNet开始，到2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的突破性表现，再到后来的VGG、ResNet等模型，CNN不断演进。如今，CNN已广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别、医学影像分析等众多领域，成为深度学习和人工智能发展的重要基石。