深度学习最令人兴奋的领域之一就是计算机视觉。通过卷积神经网络，我们已经能够创建自动驾驶汽车系统、面部检测系统和自动医学图像分析等等。在本文中，我将向你展示卷积神经网络的基本原理以及如何自己创建一个对手写数字进行分类的系统。

卷积神经网络的功能似乎是人类大脑中生物功能的复制，早在1959年，David Hubel和Torsten Wiesel对猫和猴进行了研究，这些研究揭示了动物视觉皮层的功能。他们发现的是，许多神经元具有小的局部接受性，即仅对整个视野的一小块有限区域起反应。他们发现某些神经元会对某些特定模式做出反应，例如水平线、垂直线和其他圆形。他们还发现其他神经元具有更大的感受野并且被更复杂的模式刺激，这些模式是由较低水平神经元收集的信息组合。这些发现奠定了我们现在称之为卷积神经网络的基础。接下来，我们逐一介绍卷积神经网络的组成。