CNN是卷积神经网络的缩写。

卷积神经网络是一种深度学习算法，主要用于处理图像和视频等二维数据。它通过模拟人脑视觉系统的神经元结构，对输入数据进行层次化的特征提取和分类。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。

具体来说，CNN主要由卷积层、池化层和全连接层等基本结构组成。卷积层通过卷积运算提取输入数据的局部特征；池化层则对特征进行降维，减少数据量和参数数量，增强模型的鲁棒性；全连接层则负责将前面的特征进行整合，输出最终的分类结果。

CNN的核心特点是局部感知、权值共享和池化操作。局部感知是指CNN对输入数据的局部区域进行感知，提取局部特征；权值共享则可以减少模型参数的数量，降低计算复杂度；池化操作则有助于降低数据维度，提高模型的鲁棒性和泛化能力。这些特点使得CNN在处理图像等二维数据时具有独特的优势。

此外，CNN的应用场景非常广泛。在计算机视觉领域，CNN可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务；在自然语言处理领域，CNN也可以用于文本分类、情感分析、语音识别等任务。随着技术的不断发展，CNN的应用场景还将不断扩展。

以上就是对CNN的详细解释。