卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功。其基本原理源于生物学中对动物视觉皮层的研究，CNN通过卷积层、池化层和全连接层构成，实现了对数据特征的提取和抽象。

卷积神经网络的核心思想是利用卷积操作来提取输入数据中的特征。卷积操作通过滤波器（也称为卷积核）在输入数据上滑动，对局部区域进行特征提取。这种局部连接的方式使得CNN能够有效地捕捉数据中的空间信息，例如图像中相邻像素之间的关联性。

在卷积层中，通过多个不同的卷积核对输入数据进行卷积操作，生成多个特征图（feature map）。每个特征图对应一个卷积核提取的特定特征，如边缘、纹理等。卷积层之后通常会添加激活函数（如ReLU），增加网络的非线性表达能力。

池化层（Pooling layer）用于减小特征图的尺寸，降低计算复杂度和参数量，并提高模型的鲁棒性。常见的池化操作包括最大池化和平均池化，通过保留最显著特征来减少特征图的维度。

全连接层（Fully Connected layer）将池化层输出的特征图展开成一维向量，然后通过多个神经元进行全连接操作，最终输出网络的预测结果。全连接层通常位于网络的末端，用于对特征进行整合和分类。

通过反向传播算法，CNN能够自动学习到最优的特征表示，从而实现对输入数据的高效分类和识别。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络在图像识别、目标检测、语义分割等任务上取得了令人瞩目的成果，成为当今人工智能领域的重要技术之一。