卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習模型，被廣泛應用于計算機視覺和自然語言處理等領域。它在圖像識別、目標檢測、語義分割和文本分類等任務上都取得了很高的性能。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡主要由卷積層、池化層和全連接層構(gòu)成。在卷積層中，網(wǎng)絡通過一系列的卷積核與輸入數(shù)據(jù)進行卷積操作，提取出圖像的特征。卷積操作具有局部感知性和權值共享的特點，在處理圖像等二維數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。

誰講的好問題涉及到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的教學資源和相關領域的專家。在教學資源方面，有許多知名的機構(gòu)和個人提供了高質(zhì)量的教程和課程。例如，斯坦福大學的吳恩達教授在Coursera上開設的《深度學習》課程中詳細介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，并通過實際案例進行講解。另外，深度學習開源庫如TensorFlow和PyTorch也提供了豐富的文檔和示例代碼。

在相關領域的專家方面，Yann LeCun、Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio等學者被公認為深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的奠基人。他們在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和應用方面都有突出貢獻，并獲得了多項重要獎項。他們的研究成果和指導對于理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和優(yōu)化方法都具有重要意義。

在實際應用中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用廣泛而深遠。在計算機視覺領域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡被廣泛應用于圖像分類、目標檢測和圖像生成等任務。在自然語言處理領域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以用于文本分類、情感分析和機器翻譯等任務。此外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡還可以應用于醫(yī)療影像分析、自動駕駛和智能語音助手等領域。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種強大的深度學習模型，正在改變我們的生活和工作方式。通過學習和理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，我們可以更好地應用它來解決現(xiàn)實世界的難題，并推動人工智能技術的進一步發(fā)展。