卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习算法，通常用于处理和分析视觉数据。它的设计灵感来自于人类大脑对视觉信息的处理方式，具有类似于视觉皮层处理图像的特征的能力。

CNN通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取输入图像的特征，每个卷积层包含一组滤波器，通过滤波器与输入数据进行卷积操作，从而得到特征图。池化层用于降采样特征图，减少参数数量并提升模型的鲁棒性。全连接层用于将特征图映射到预测输出。

CNN的训练通常使用反向传播算法，通过最小化损失函数来更新网络的权重和偏置参数。在训练过程中，CNN能够自动学习到图像的特征，并在测试时对新的图像进行分类、识别或检测。

CNN在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大成功。它被广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务，并在很多领域取得了超越人类的表现。

总的来说，卷积神经网络是一种强大的深度学习算法，通过层层堆叠卷积、池化和全连接层，能够有效地从图像等数据中提取特征，实现复杂的分类、识别和检测任务。CNN的发展不仅推动了计算机视觉和人工智能的发展，也改变了我们对数据处理、模式识别和智能系统的看法。