卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的核心算法之一，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。它通过模仿人脑处理视觉信息的方式，高效提取数据特征。首先，CNN的核心在于卷积层，通过滑动的小窗口（核）扫描输入数据，提取局部特征如边缘或纹理。接着，池化层降低数据维度，减少计算量，同时保留重要信息。再者，全连接层将抽象特征映射到具体输出，完成分类任务。💡

例如，在图像分类中，CNN可以自动识别猫狗的区别，甚至细微的表情变化。得益于其模块化设计，CNN不仅适用于图像，还能扩展至语音和文本领域。值得注意的是，训练过程中需调整超参数（如学习率），以避免过拟合或欠拟合问题。💪

总之，CNN凭借强大的特征提取能力，已成为AI技术发展的基石之一。🚀 想象未来，从自动驾驶到医疗诊断，CNN的应用潜力无限！✨