卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应周围单元范围内的刺激，在图像和语音识别等多项服务中，表现优于其他深度学习框架。它的主要特性包括局部连接、权值共享和池化层。局部连接保证了卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构；权值共享则减少了网络参数的数量；池化层则进一步减小了数据的空间大小。这些特性使得卷积神经网络在处理图像、语音等数据时具有很高的准确性，同时保持计算效率。
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