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卷积神经网络（CNNs）是一种深度学习算法，特别擅长处理具有网格结构的数据，如图像。它们由多个卷积层、池化层和全连接层组成，可以自动学习和提取图像中的特征。CNNs通过卷积操作来识别图像中的局部特征，如边缘、角点和纹理等，然后通过池化操作将这些特征组合成更大的空间区域。这种层次化的处理方式使得CNNs能够逐渐捕捉到图像中的复杂结构和语义信息。此外，CNNs还具有较强的平移不变性和局部感知能力，可以有效地应对图像的旋转、缩放和遮挡等变换。因此，CNNs在计算机视觉领域取得了广泛的应用，如图像分类、物体检测和人脸识别等任务。