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卷积神经网络在特征学习任务中具有十分明显的优势,因而在很多领域得到了应用,最具代表性的是图像分类和目标检测.本文对卷积神经网络的发展历史进行了梳理,重点介绍了卷积神经网络中“前向”和“反馈”两大核心算法的原理,从“过拟合”、“结构优化”和“原理研究”三方面探讨了卷积神经网络的研究进展,最后指出了卷积神经网络今后的研究重点和发展方向.