卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 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）。
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。
第一个卷积神经网络是1987年由Alexander Waibel等提出的时间延迟网络（Time Delay Neural Network, TDNN） 。TDNN是一个应用于语音识别问题的卷积神经网络，使用FFT预处理的语音信号作为输入，其隐含层由2个一维卷积核组成，以提取频率域上的平移不变特征 。由于在TDNN出现之前，人工智能领域在反向传播算法（Back-Propagation, BP）的研究中取得了突破性进展 ，因此TDNN得以使用BP框架内进行学习。在原作者的比较试验中，TDNN的表现超过了同等条件下的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM），而后者是二十世纪80年代语音识别的主流算法 。
1988年，Wei Zhang提出了第一个二维卷积神经网络：平移不变人工神经网络（SIANN），并将其应用于检测医学影像 。独立于Zhang (1988)，Yann LeCun在1989年同样构建了应用于计算机视觉问题的卷积神经网络，即LeNet的最初版本 。LeNet包含两个卷积层，2个全连接层，共计6万个学习参数，规模远超TDNN和SIANN，且在结构上与现代的卷积神经网络十分接近 。LeCun (1989) 对权重进行随机初始化后使用了随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）进行学习，这一策略被其后的深度学习研究所保留。此外，LeCun (1989)在论述其网络结构时首次使用了“卷积”一词 ，“卷积神经网络”也因此得名。
LeCun (1989) [5] 的工作在1993年由贝尔实验室（AT&T Bell Laboratories）完成代码开发并被部署于NCR（National Cash Register Coporation）的支票读取系统 。但总体而言，由于数值计算能力有限、学习样本不足，加上同一时期以支持向量机（Support Vector Machine, SVM）为代表的核学习（kernel learning）方法的兴起，这一时期为各类图像处理问题设计的卷积神经网络停留在了研究阶段，应用端的推广较少。
在LeNet的基础上，1998年Yann LeCun及其合作者构建了更加完备的卷积神经网络LeNet-5并在手写数字的识别问题中取得成功 。LeNet-5沿用了LeCun (1989) 的学习策略并在原有设计中加入了池化层对输入特征进行筛选 。LeNet-5及其后产生的变体定义了现代卷积神经网络的基本结构，其构筑中交替出现的卷积层-池化层被认为能够提取输入图像的平移不变特征 。LeNet-5的成功使卷积神经网络的应用得到关注，微软在2003年使用卷积神经网络开发了光学字符读取（Optical Character Recognition, OCR）系统 。其它基于卷积神经网络的应用研究也得到展开，包括人像识别、手势识别 等。
在2006年深度学习理论被提出后 ，卷积神经网络的表征学习能力得到了关注，并随着数值计算设备的更新得到发展 。自2012年的AlexNet 开始，得到GPU计算集群支持的复杂卷积神经网络多次成为ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC） 的优胜算法，包括2013年的ZFNet 、2014年的VGGNet、GoogLeNet 和2015年的ResNet。
来源：（https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/17541100?fr=aladdin）