为什么不同的机器学习领域都可以使用CNN，CNN解决了这些领域的哪些共性问题？他是如何解决的？

CNN的关键是卷积运算，卷积核与卷积输入层进行局部连接可以获取整个输入的局部特征信息或者说是每个输入特征的组合特征。所以CNN的本质是完成了特征提取或者说是对原始特征的特征组合工作，从而增加模型的表达能力。不同领域的机器学习都是通过数据的特征进行建模，从而解决该领域的问题。故CNN解决了不同领域的特征提取问题，所用的方法是基于局部连接／权值共享／池化操作／多层次结构。