为什么不同的机器学习领域都可以使用CNN，CNN解决了这些领域的哪些共性问题？是如何解决的？

Question

如题所述

Answer 1

卷积神经网络 （CNN） 是一种神经网络，特别适用于涉及处理和分析具有网格状结构的数据（如图像）的任务。CNN能够通过对数据应用一组学习的过滤器来处理和分析图像，这使他们能够学习不同尺度的特征和模式，并自动识别图像中的对象和特征。
CNN在各种任务上取得成功的关键原因之一是因为它们能够自动从数据中学习特征，这使他们能够在各种任务上表现良好，而无需大量的手动调整或特征工程。这对于图像分类、对象检测和分割等任务特别有用，在这些任务中，模型需要能够识别和分类图像中的对象和特征。
CNN被广泛使用的另一个原因是，它们能够在整个输入中使用共享权重和偏差来有效地处理数据，这使他们能够学习与整个输入相关的特征。这对于图像分类等任务特别有用，在这些任务中，模型需要能够识别和分类对象和特征，而不管它们在图像中的位置如何。
总体而言，CNN在广泛的任务上取得了成功，因为它们能够自动从数据中学习特征，并且因为它们能够在整个输入中使用共享权重和偏差来有效地处理数据。这使它们成为涉及处理和分析具有网格状结构的数据（如图像）的任务的强大工具。

Answer 2

蓝海大脑深度学习高性能计算液冷事业部研究人员表示：CNN的关键是卷积运算，卷积核与卷积输入层进行局部连接可以获取整个输入的局部特征信息或者说是每个输入特征的组合特征。所以CNN的本质是完成了特征提取或者说是对原始特征的特征组合工作，从而增加模型的表达能力。不同领域的机器学习都是通过数据的特征进行建模，从而解决该领域的问题。故CNN解决了不同领域的特征提取问题，所用的方法是基于局部连接／权值共享／池化操作／多层次结构。本回答被提问者采纳