卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习领域中最重要的网络之一。由于CNN在计算机视觉和自然语言处理等诸多领域都取得了令人瞩目的成就，因此在过去的几年里，CNN受到了业界和学术界的广泛关注。现有的综述主要关注CNN在不同场景下的应用，并没有从整体的角度来考虑CNN，也没有涉及到最近提出的一些新颖的想法。在这篇综述中，我们的目标是在这个快速增长的领域提供尽可能多的新想法和前景。不仅涉及到二维卷积，还涉及到一维和多维卷积。首先，这篇综述首先简单介绍了CNN的历史。第二，我们提供CNN的概述。第三，介绍了经典的和先进的CNN模型，特别是那些使他们达到最先进的结果的关键点。第四，通过实验分析，得出一些结论，并为函数选择提供一些经验法则。第五，介绍了一维、二维和多维卷积的应用。最后，讨论了CNN的一些有待解决的问题和有发展前景的方向，为今后的工作提供参考。