作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
CNN和DBN是机器学习的两种主要深度学习模型。CNN在图像识别方面有着长足的进步，但随着数据量的增大、网络结构的复杂化，其性能可能出现瓶颈；而DBN则不同于传统的神经网络多使用全连接层，而是采用堆叠式的自编码器结构，通过多个隐藏层实现深层次抽象。两者都可以用于高效地处理图像和文本等高维度数据，同时还可以通过反向传播训练优化参数。因此，本文将对CNN和DBN进行详细介绍并比较两者各自的优缺点。
2.基本概念术语说明
2.1 深度学习（Deep Learning）
深度学习是一种基于模仿生物神经系统结构和构造的机器学习方法，它利用大量的非线性函数逐层提取数据的特征。该领域具有令人难以置信的能力，可从各种源头自动提取图像中的对象信息、自然语言处理中识别句子含义、和生物体内活动轨迹等。深度学习的目标是构建能够适应任意输入数据的复杂模型，以解决各种复杂的问题。
2.2 CNN(Convolutional Neural Network)
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），是20世纪90年代末提出的一种深度学习模型，由若干卷积层和池化层组成。它特别适用于处理图像这种二维数据，能够自动提取图像特征，并将这些特征输入到下游任务中。
卷积层：卷积层是一个具有卷积核的滤波器，在输入数据上扫描一遍，计算得到输出值，其结构图如下：
其中，F表示卷积核大小，D表