重写下面这段文本：

这是一篇介绍深度学习中卷积神经网络（CNN）的文章。CNN是一种在图像识别、语音识别等任务中表现优越的模型，它的核心在于卷积层和池化层的设计。文章介绍了卷积核、步长、填充等重要概念，并通过示例说明了如何实现一个简单的CNN。此外，文章还提到了一些CNN的变种，如全卷积网络（FCN）和残差网络（ResNet），这些变种在挑战更复杂的任务和提升模型性能方面都具有重要作用。
这篇文章介绍了CNN在深度学习中的应用，特别是在图像识别和语音识别等任务中的优越表现，并详细介绍了卷积层、池化层、卷积核、步长、填充等概念。此外，文章还讨论了FCN和ResNet等CNN的变种，它们能够挑战更复杂的任务和提高模型性能。