卷积神经网络（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。它包括卷积层、池化层和全连接层等组件，通过这些组件的堆叠和组合，可以实现对输入数据的高效处理和特征提取。CNN具有局部感知、权值共享和平移不变性等优点，能够自动学习图像中的特征并进行分类或回归分析。它在计算机视觉领域得到了广泛应用，并在自然语言处理、语音识别等领域也取得了重要进展。
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