卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Networks）是深度学习领域中的一种核心模型，尤其在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等任务上表现出色。CNN的设计灵感来源于生物视觉系统，尤其是Hubel和Wiesel两位科学家在1960年代对猫脑视觉皮层的研究。他们发现神经元对特定的视觉特征如边缘、纹理有高度敏感性，这启发了CNN中卷积层的设计。
1980年，Fukushima提出了第一个类似CNN的模型——Neocognitron，而真正让CNN广泛流行的是Yann LeCun在1998年的工作，他成功地用CNN解决了手写数字识别问题。自那时起，CNN经历了快速发展，包括AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等里程碑式的工作，进一步推动了深度学习的发展。
CNN的关键组成部分包括卷积层、池化层、全连接层以及激活函数等。卷积层是CNN的核心，它通过滤波器（或称卷积核）对输入数据进行扫描，提取特征。滤波器通常具有局部连接和权值共享的特点，这大大减少了模型参数数量，降低了过拟合的风险。池化层则用于降低数据的空间维度，减少计算量，同时保持特征的不变性。全连接层将卷积层和池化层提取的特征转换为分类结果。激活函数如Sigmoid、ReLU及其变种，为网络引入非线性，使其能处理更复杂的模式。
CNN在图像识别中的应用广泛，例如图像分类、目标检测、语义分割等。在自然语言处理中，CNN也被用于文本分类、情感分析等任务。相比于传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM），CNN通过自动学习特征，无需手动特征工程，更加适应大数据和复杂任务。
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，其特点是构建多层的神经网络结构，模拟人脑的多层次抽象过程，通过多层非线性变换，实现从原始输入到高级表示的学习。深度学习模型如CNN、RNN（循环神经网络）和Transformer等，已经在许多领域取得了重大突破。
在实际应用中，CNN通常与其他技术结合，如迁移学习，利用预训练模型在大规模数据集上的知识，改进特定任务的性能。此外，随着计算资源的增加，更深、更宽的网络结构不断被提出，如残差网络（ResNet）解决了深度网络训练时的梯度消失问题，使得更深层次的CNN成为可能。
CNN作为深度学习的重要组成部分，其强大的特征提取能力和泛化能力使得它在许多领域中成为首选的模型，持续推动着人工智能的进步。
