大 脑在学习或适应环境中发生着结构和功能的可塑性变化，尤其在脑发育特定“关键”时段表现最明显。这种“关键期”可塑性在大脑正常建立感知觉、语言与学习等 功能中至关重要，也是大脑“个性化”的神经基础。科学研究上，David H. Hubel和Torsten N. Wiesel（1981年诺贝尔生理和医学奖获得者）建立了经典的“关键期”脑可塑性的动物模型——初级视皮层“关键期”眼优势可塑性，通过研究这一模型 可揭示发育“关键期”可塑性的诱导和调控机制，以期了解大脑功能建立的机理。
Google产品分析Zlatan Kremonic介绍了卷积神经网络的机制，并使用TensorFlow框架演示了卷积神经网络在MNIST数据集上的应用。
卷积神经网络（CNN）是一种前馈人工神经网络，其神经元连接模拟了动物的视皮层。在图像分类之类的计算机视觉任务中，CNN特别有用；不过，CNN也可以应用于其他机器学习任务，只要该任务中至少一维上的属性的顺序对分类而言是必不可少的。例如，CNN也用于自然语言处理和音频分析。
CNN的主要组成部分是卷积层（convolutional la
