卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的人工智能技術(shù)。它是一種模仿人腦視覺處理方式的深度學(xué)習(xí)算法，可以處理圖像、視頻和音頻等數(shù)據(jù)。

CNN在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中起到了重要的作用。它通過模擬人腦的視覺系統(tǒng)，能夠自動(dòng)從圖像中學(xué)習(xí)特征，并進(jìn)行圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割等任務(wù)。CNN主要由卷積層、池化層和全連接層組成。

卷積層是CNN的核心組成部分，它通過在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)一個(gè)卷積核，提取圖像的不同特征。卷積核可以理解為一組權(quán)重，與輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，得到特征圖。這些特征圖可以捕捉到圖像中的邊緣、紋理等局部特征，為后續(xù)的分類任務(wù)提供有用的信息。

池化層則用于減小特征圖的尺寸，并保留主要的特征信息。它可以通過對特征圖進(jìn)行最大池化或平均池化操作，將相鄰區(qū)域的特征合并為一個(gè)值。這樣可以減少待處理的數(shù)據(jù)量，并且提高后續(xù)層的計(jì)算效率。

全連接層是指將前面卷積和池化層得到的特征圖通過“壓平”操作，并連接到一個(gè)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。全連接層的神經(jīng)元能夠?qū)μ卣鬟M(jìn)行更高層次的組合和抽象，進(jìn)而進(jìn)行分類、識別等任務(wù)。

計(jì)算機(jī)中的CNN是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，它通過模擬人腦的視覺處理方式，可以自動(dòng)從圖像中學(xué)習(xí)特征，并進(jìn)行圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)。它通過卷積層、池化層和全連接層的組合，實(shí)現(xiàn)了對圖像數(shù)據(jù)的高效處理和分析。