卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是一类在计算机视觉和图像识别领域取得巨大成功的深度学习模型。它们由多个卷积层和池化层组成，通常用于处理二维数据，如图像。然而，有些人可能会困惑于卷积神经网络到底算不算是深度神经网络。

深度神经网络（Deep Neural Networks）是指具有多个隐藏层的神经网络模型。在这个定义下，卷积神经网络可以被看作是深度神经网络的一种。虽然传统的神经网络可能只包含输入层、隐藏层和输出层，而卷积神经网络则通常包含多个卷积层和池化层，使得其深度更深。

卷积神经网络之所以能够取得优异的性能，部分原因在于其对图像等二维数据的处理方式。通过卷积操作和池化操作，卷积神经网络能够提取出图像中的特征，并在不同层次上学习到不同级别的抽象特征。这种层级的特征学习使得卷积神经网络能够更好地理解和处理复杂的图像数据。

总结来说，卷积神经网络确实是深度神经网络的一种。它通过多个卷积层和池化层的组合，实现了对二维数据的高效处理和特征学习，从而在计算机视觉领域展现出了强大的能力。深度学习的发展也离不开卷积神经网络这一重要组成部分。