作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网、移动互联网等新型信息技术的发展，深度学习在图像识别、文本分类、机器语言处理、自动驾驶、语音识别等众多领域都扮演着越来越重要的角色。深度学习是指通过一系列手段训练出一个模型，使其能够自动从大量数据中学习到有效的特征表示，并利用这些特征对输入数据进行预测或分类。最早由深度置信网络（Deep Belief Networks）提出，它是一种深层无监督的前馈神经网络，可以实现对复杂数据集的高精度学习。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中的一种非常重要的网络结构，最早被提出用于图像识别任务，也逐渐用于语音、文本等其他领域。近年来，随着GPU硬件性能的不断提升，基于GPU加速的深度学习框架（如TensorFlow、Theano等）已经成为研究热点，CNN也成为深度学习领域的热门话题之一。本文将以较为详细的方式阐述卷积神经网络的基本概念、原理和基本操作方法，并结合实际例子展示如何用Python实现卷积神经网络。最后还会给出一些参考资料，希望读者能够亲自实践，深入理解卷积神经网络的原理和应用。
2.基本概念术语说明
2.1 图像
传统上，计算机视觉主要依赖于二维图像信号处理，即把图像转化成像素点阵列，然后通过各种光电效应、几何变换、空间滤波等处理得到感兴趣的特征信息。但随着三维摄像头和激光扫描技术的普及，以及深度传感器技术的提升，现代计算机视觉正在向多模态、高维数据的方向发展。其中，深度学习在图像识别方面扮演着至关重要的角色。
2.2 模型
卷积神经网络（Convol