卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs)是一种在图像识别与分类领域被证明特别有效的神经网络。随着近几年不断的发展与创新，卷积神经网络已经扩展出更多的功能。再次，简单列举几个方面：
1）分类任务classification
卷积神经网络最善长的就是完成分类任务，比如一张图片上是猫、还是狗、是飞机还是汽车。 2）检索任务（Retrieval）
我们在用淘宝购物的时候，其实就已经在使用这个功能了，比如说我们想买一条裙子，既可以在搜索栏搜关键字，也可以直接输入想要的款式，淘宝就会根据你提供的图片，检索出相似的款式推荐给你 3）检测任务（Detection）
检测任务要完成两个事情，一是检测图中的物体，也就是要用方框圈出图片中的多物体；二是要给出框出的物体的名称。检测任务包含了分类和回归两个过程。 4)分割任务（Segmentation）
图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容，比如在近年的自动驾驶技术中，就需要用到这种技术。利用车载摄像头探查到图像，传给后台计算机，使其自动将图像分割归类，以避让行人和车辆等障碍。 5）其他识别任务
此外，还有像认脸识别，现在苹果手机不是也推出了刷脸功能，支付宝也在开发刷脸支付，也就是说卷机神经网络能进行特征的提取。 类似的工作还有人体姿态检测，或者叫做关键点定位，这个功能可以用在视频文件的分类任务上。
6）图像与自然语言结合
近几年卷机神经网络也开始和循环神经网络RNN、LSTM等网络结果，输入一张图片，计算机就能用自然语言的形式告诉你图片都描述了什么。这一功能在跨媒体搜索领域中发挥作用，用文字搜图片，用图片搜文字等。
7）风格转移
最后，再介绍一个比较有意思的工作，风格转移就是将图像A的风格转换到图像B中去，得到新的图像，即包含了B的内容同时也有A的风格。
卷积神经网络又是通往人工智能的的必经之路，也不得不去学习和实践，是有拿几个项目实践才能够懂得自己到底学到了多少。 这些项目从开头到结尾都是一行行代码自己敲出来的。不知道能不能入得了你们的法眼。如果有兴趣的可以私聊我！！
