在上一篇文章中，我们介绍了如何使用Python实现一个简单的前馈神经网络。本文将重点介绍卷积神经网络（CNN），这是一种在计算机视觉任务中表现优异的深度学习模型。我们将从卷积神经网络的基本原理开始，介绍卷积层、池化层和全连接层等概念，然后使用Python和Keras库实现一个手写数字识别的例子。
1.卷积神经网络（CNN）简介
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种特殊的前馈神经网络，主要用于处理具有类似网格结构的数据，如图像。与传统神经网络相比，卷积神经网络在图像识别、语音识别等领域具有更好的性能。CNN的主要优势在于其能够自动学习局部特征并组合成全局特征，有效减少模型参数，降低过拟合的风险。
2.CNN的基本组成
卷积神经网络主要由三种类型的层组成：卷积层、池化层和全连接层。
2.1. 卷积层
卷积层是CNN的核心部分。卷积层通过在输入数据上滑动一个卷积核，从而捕捉局部特征。卷积核的大小和数量是网络的超参数，可以根据具体任务进行调整。
2.2. 池化层
池化层用于降低特征图的空间尺寸，从而减少计算量和参数。最常见的池化操作是最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。
2.3. 全连接层
全连接层用于将特征图展平并输出最终的分类结果。通常，全连接层位于卷积神经网络的末端。
3.使用Python和Keras实现手写数字识别
在本节中，我们将使用Python和Keras库实现一个简单的卷积神经网络，用于识别手写数字。首先，我们需要安装Keras库，并引入所需的库
