卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是壹類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡，是深度學習（deeplearning）的代表算法之壹。卷積神經網絡具有表征學習能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariantclassification），因此也被稱為“平移不變人工神經網絡（SIANN）”。
卷積神經網絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構建，可以進行監督學習和非監督學習，其隱含層內的卷積核參數***享和層間連接的稀疏性使得卷積神經網絡能夠以較小的計算量對格點化（grid-liketopology）特征，例如像素和音頻進行學習、有穩定的效果且對數據沒有額外的特征工程（featureengineering）要求。