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卷积神经网络，简称CNN，是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型。它模拟生物视觉皮层的工作机制，能够从原始像素数据中自动提取层次化的特征，广泛应用于图像识别、目标检测等计算机视觉任务。
卷积操作是CNN的核心机制。滤波器在输入图像上滑动，计算对应位置的点积，生成特征图。这种操作具有参数共享和局部连接的特点，能够有效减少模型参数，同时提取图像的局部特征。
CNN主要由四个核心组件构成。卷积层负责提取局部特征，激活函数如ReLU增加模型的非线性表达能力，池化层进行降维并增强模型的鲁棒性，最后全连接层负责最终的分类决策。这些组件协同工作，使CNN能够有效处理图像数据。
CNN通过层次化的特征提取过程工作。从输入的原始图像开始，浅层网络提取低级特征如边缘和角点，中间层提取中级特征如形状和轮廓，深层网络提取高级特征如物体部分和语义信息，最终输出层做出分类决策。这种层次化的处理方式使CNN能够理解图像的复杂结构。
总结一下我们学到的内容：CNN是专门处理图像数据的深度学习模型，通过卷积操作提取层次化特征，具有参数共享和局部连接的优势，广泛应用于计算机视觉领域，是现代人工智能的重要基础技术。