这篇文章原地址为 An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks，卷积神经网络的讲解非常通俗易懂。
什么是卷积神经网络?为什么它们很重要?
卷积神经网络(ConvNets 或者 CNNs)属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号，从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。
在上图中，卷积神经网络可以识别场景，也可以提供相关的标签，比如“桥梁”、“火车”和“网球”;而下图展示了卷积神经网络可以用来识别日常物体、人和动物。最近，卷积神经网络也在一些自然语言处理任务(比如语句分类)上面展示了良好的效果。
因此，卷积神经网络对于今天大多数的机器学习用户来说都是一个重要的工具。然而，理解卷积神经网络以及首次学习使用它们有时会很痛苦。那本篇博客的主要目的就是让我们对卷积神经网络如何处理图像有一个基本的了解。
如果你是神经网络的新手，我建议你阅读下 这篇短小的多层感知器的教程 ，在进一步阅读前对神经网络有一定的理解。在本篇博客中，多层感知器叫做“全连接层”。
LeNet 架构 (1990s)
LeNet 是推进深度学习领域发展的最早的卷积神经网络之一。经过多次成功迭代，到 1988 年，Yann LeCun 把这一先驱工作命名为 LeNet5 。当时，LeNet 架构主要用于字符识别任务，比如读取邮政编码、数字等等。
接下来，我们将会了解 LeNet 架构是如何学会识别图像的。近年来有许多在 LeNet 上面改进的新架构被提出来，但它们都使用了 LeNet 中的主要概念，如果你对 LeNet 有一个清晰的认识，就相对比较容易理解。
上图中的卷积神经网络和原始的 LeNet 的结构比较相似，可以把输入的图像分为四类：狗、猫、船或者鸟(原始的 LeNet 主要用于字符识别任务)。正如上图说示，当输入为一张船的图片时，网络可以正确的从四个类别中把最高的概率分配给船(0.94)。在输出层所有概率的和应该为一(本文稍后会解释)。
There are four main operations in the ConvNet shown in Figure 3 above:
在上图中的 ConvNet 有四个主要操作：
卷积
非线性处理(ReLU)
池化或者亚采样
分类(全连接层)
这些操作对于各个卷积神经网络来说都是基本组件，因此理解它们的工作原理有助于充分了解卷积神经网络。下面我们将会尝试理解各步操作背后的原理。
图像是像素值的矩阵
本质上来说，每张图像都可以表示为像素值的矩阵：
通道 常用于表示图像的某种组成。一个标准数字相机拍摄的图像会有三通道 - 红、绿和蓝;你可以把它们看作是互相堆叠在一起的二维矩阵(每一个通道代表一个颜色)，每个通道的像素值在 0 到 255 的范围内。
灰度 图像，仅仅只有一个通道。在本篇文章中，我们仅考虑灰度图像，这样我们就只有一个二维的矩阵来表示图像。矩阵中各个像素的值在 0 到 255 的范围内——零表示黑色，255 表示白色。
卷积
卷积神经网络的名字就来自于其中的 卷积操作 。卷积的主要目的是为了从输入图像中提取特征。卷积可以通过从输入的一小块数据中学到图像的特征，并可以保留像素间的空间关系。我们在这里并不会详细讲解卷积的数学细节，但我们会试着理解卷积是如何处理图像的。
As we discussed above, every image can be considered as a matrix of pixel values. Consider a 5 x 5 image whose pixel values are alt="物联网" width="127" height="115" />
同时，考虑下另一个 3 x 3 的矩阵，如下所示：
