卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习神经网络，常用于图像识别、语音识别等领域。其算法结构灵感来自生物学中视觉皮层的工作原理，通过卷积层、池化层和全连接层构成，能够有效地提取输入数据中的特征。

卷积神经网络的核心在于卷积层，通过卷积操作可以在输入数据中提取出特征。卷积操作是一种有效的特征提取方法，能够保留输入数据中的空间结构信息，并且通过卷积核的不同参数，可以学习到不同的特征。在卷积层之后通常会接一个激活函数，如ReLU函数，来增强网络的非线性特性。

除了卷积层外，池化层也是卷积神经网络中的重要组成部分。池化层通常用于减小特征图的尺寸，同时保留最重要的特征。常用的池化方式包括最大池化和平均池化，可以有效地减少模型的参数数量，加快网络的运算速度。

最后是全连接层，全连接层将卷积和池化层提取的特征映射到输出层，用于进行分类或回归等任务。全连接层中的神经元与前一层的所有神经元相连，通过权重参数来学习特征之间的关联性。

卷积神经网络通过多层的卷积、池化和全连接层的组合，可以学习到复杂的特征，并且在大规模数据集上取得了很好的效果。不过在实际应用中，需要注意调参、防止过拟合等问题，以保证模型的泛化能力。

总的来说，卷积神经网络算法是一种强大的深度学习模型，在图像处理、语音识别等领域有着广泛的应用前景，同时也是深度学习领域的重要研究方向之一。