这是一篇介绍深度学习中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的文章。

卷积神经网络是一种前馈神经网络，主要应用于图像和语音识别。它的层次结构可以学习到更高层次的特征表示，并且能够将这些特征应用于分类、定位、识别等任务中。

CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层可以学习到图像中的局部特征，池化层可以降低特征层数和参数数量，全连接层可以将学习到的特征应用于分类任务。

在训练 CNN 时，可以使用反向传播算法来更新网络中的参数。可以使用随机梯度下降法等优化算法来最小化损失函数，从而提高网络的分类准确率。

总的来说，卷积神经网络是一种非常有效的图像和语音识别工具。但是，大规模的数据和计算资源也是训练和优化 CNN 的关键因素。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，主要应用于图像和语音识别。它的层次结构可以学习更高层次的特征表示，并用于分类、定位和识别。CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成，卷积层可以学习图像中的局部特征，池化层可以减少特征数量和参数数量，全连接层可以将学习到的特征应用于分类任务。训练CNN时，使用反向传播算法来更新网络中的参数，并使用优化算法来最小化损失函数，提高网络的分类准确度。虽然CNN是一种非常有效的图像和语音识别工具，但大规模的数据和计算资源是训练和优化CNN的关键因素。