帮我重新润色下面这段文章：这是一篇介绍深度学习中卷积神经网络的中文文章。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中的一种重要神经网络结构。它被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。与传统的神经网络相比，CNN 引入了卷积层和池化层等新的概念，使训练过程更加高效，同时也提高了网络的性能。

CNN 的基本结构是由卷积层、非线性激活函数、池化层、全连接层等组成。其中卷积层是 CNN 最核心的组成部分，它通过滑动窗口的方式提取局部特征，可以充分利用图像中的空间信息。随后通过激活函数的非线性变换，以及池化层的降采样操作，进一步提高了网络的稳定性和泛化能力。

近年来，深度学习得到了广泛应用，CNN 也被应用于图像分类、目标检测、图像生成、人脸识别等多个领域，成为了深度学习模型中的重要组成部分。

总的来说，CNN 通过引入卷积层和池化层等新的概念，有效提高了网络的效率和性能，为深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用奠定了基础。
以下是重新润色后的文章：

卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一个重要神经网络结构，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。相比传统神经网络，CNN 引入了卷积层和池化层的新概念，提高了网络效率和性能。基本结构包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层。卷积层通过滑动窗口提取局部特征，利用图像空间信息；激活函数和池化层进一步提高网络稳定性和泛化能力。CNN 已被应用于图像分类、目标检测、图像生成和人脸识别等多个领域，成为了深度学习模型中的重要组成部分。最终，CNN 有效提高了网络效率和性能，为深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用奠定了基础。