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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks，简称SIANN）”。

卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）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（grid-like topology）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（feature engineering）要求。

卷积神经网络由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。卷积神经网络由纽约大学的Yann Lecun于1998年提出，其本质是一个多层感知机（MLP）。卷积神经网络成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了模型的复杂度，也就是减小了过拟合的风险。该优点在网络的输入是图像时表现的更为明显，使得图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建的过程，在二维图像的处理过程中有很大的优势，如网络能够自行抽取图像的特征包括颜色、纹理、形状及图像的拓扑结构，在处理二维图像的问题上，特别是识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的应用上具有良好的鲁棒性和运算效率等。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如时间序列数据（可以认为是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格）和图像数据（可以看作是二维的像素网格）。卷积网络在诸多应用领域都表现优异。“卷积神经网络”一词表明该网络使用了卷积（convolution）这种数学运算。卷积是一种特殊的线性运算。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。

一个卷积神经网络主要由输入层（Input）、卷积层（Convolution）、池化层（Pooling）、全连接层（Fully Connected）组成。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LeNet-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。

以上内容仅供参考，如需更专业的解释，可以咨询人工智能或深度学习领域的专业人士，或查阅相关领域的专业书籍。

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