什么是卷积神经网络？
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。
解决了什么问题？
卷积神经网络最初是为了解决图像识别问题而开发的，因为传统的机器学习算法在处理图像时需要手工提取特征，这样做非常耗时且效果不佳。而卷积神经网络可以从原始图像数据中自动学习特征，极大地提高了识别精度和效率。
卷积神经网络还可以解决语音识别和自然语言处理问题，例如使用RNN（循环神经网络）结构对序列数据进行处理，LSTM（长短时记忆网络）可以处理长序列数据，Transformer结构可以处理自然语言中的关系和依赖关系，并在机器翻译和问答系统等领域取得了较好的效果。
有什么ai的产品是卷积神经网络实现的？
卷积神经网络（CNN）以下是常见实现场景：
- 图像分类和识别：卷积神经网络在图像识别方面表现出色，许多产品和服务都采用了CNN技术，例如人脸识别、物体检测、图像搜索等。
- 自动驾驶：自动驾驶技术中的感知模块使用卷积神经网络来实现道路标志识别、车辆检测、行人识别等功能。
- 医疗影像分析：卷积神经网络在医学影像分析领域具有重要应用，例如CT扫描、MRI图像分割和病理判读等。
- 语音识别：卷积神经网络被用于语音识别应用，例如手机助手、智能音箱以及语音转写等。
- 视频内容分析：卷积神经网络可用于视频内容分析，包括视频分类、行为识别和视频推荐等。
- 自然语言处理：卷积神经网络在文本分类、情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务中发挥作用。
当然还有很多~
参考文章：
https://baike.baidu.com/item/卷积神经网络/17541100?fr=ge_ala--百度介绍
https://zhuanlan.zhihu.com/p/468629183--相关论文参考
https://blog.csdn.net/weixin_45897172/article/details/128330887
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1674033350619519012&wfr=spider&for=pc
