非常简短的回答：是的

稍微长一点的答案：有点

长答案：

卷积神经网络 (CNN) 现在是图像处理模型的标准，其灵感来自于Hubel和Wiesel在 1950-60 年代所做的工作。他们表明，猫和猴子的视觉皮层包含单独对视野的小区域做出反应的神经元。

为了提供一些背景知识，我们必须首先从眼睛中的视杆细胞和视锥细胞开始。这些感光细胞在通过神经节细胞离开视网膜之前与几层细胞相连。

这些神经节细胞然后连接到大脑的几个区域，但主要是位于大脑后部的枕叶。枕叶负责视觉处理，分为皮质层，第一个称为 V1 是主要视觉区域。Hubel 和 Wiesel 的大部分工作涉及 V1 中的细胞，并展示了这些细胞如何对视网膜上各自接受区域的方向和颜色敏感。

V1 中的细胞与 V2 中的细胞相连，这些细胞对更特定的刺激敏感，例如定向运动，并且这种特定敏感度的趋势从 V2 持续上升到大脑中的更高区域。

这种分层的视觉方法在 CNN 中得到了广泛的利用，以至于当训练好的 CNN 中神经元的敏感性被显示出来时，会发现类似的反应（方向）。

有明显的证据表明生物光学系统中存在分层，而在其他意义上也存在类似的分层结构。尽管不同的大脑结构之间存在许多联系，但大脑中各层的主要结构有助于了解大脑不同区域的功能，并帮助激发了神经网络研究的许多（如果不是全部）进展。