神经网络是一种由神经元组成的系统或结构，它使AI能够更好 地理解数据，进而解决复杂问题。虽然神经网络有许多种类 型，但本系列文章将只关注卷积神经网络(CNN)，其主要应用领 域是对输入数据的模式识别和对象分类。CNN是一种用于深度学 习的人工神经网络。这种网络由输入层、若干卷积层和输出层 组成。卷积层是最重要的部分，它们使用一组独特的权重和滤 波器，使得网络可以从输入数据中提取特征。数据可以是许多 不同的形式，如图像、音频和文本。这种提取特征的过程使CNN 能够识别数据中的模式从而让工程师能够创建更有效和高效的 应用。为了更好地理解CNN，我们首先将讨论经典的线性规划。