这是一篇介绍深度学习中卷积神经网络（CNN）的文章。CNN是一种强大的神经网络架构，可用于图像分类，目标检测和语音识别等任务。CNN的核心是卷积层，它通过卷积运算来提取输入图像的特征。此外，CNN还包括池化层，它可以降低特征图的空间维度，以便减少计算量。最后，CNN通常以全连接层结束，以进行分类或回归任务。CNN已经被广泛应用于各种领域，包括计算机视觉，自然语言处理和游戏智能等。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
卷积神经网络(CNN)是一种强大的神经网络架构，主要用于图像分类，目标检测和语音识别等任务。其核心是卷积层，通过卷积运算来提取输入图像的特征，结合池化层可降低特征图维度，降低计算量。最终通过全连接层进行分类或回归任务。CNN已广泛应用于计算机视觉，自然语言处理和游戏智能等领域。