卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习的一个子集，它主要用于处理具有类似网格结构的数据。CNN的核心思想是利用卷积层来提取数据的特征，然后通过全连接层进行分类或回归。
在机器学习领域，深度学习和机器学习是两个不同的概念。深度学习是机器学习的一个分支，它强调使用多层神经网络来学习数据的表示。而机器学习是一个更广泛的概念，它包括了许多不同的方法和技术，如决策树、支持向量机、随机森林等。
CNN是深度学习中的一个重要组成部分，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。例如，在图像识别领域，CNN可以自动从原始图像中抽取出有用的特征，并用于后续的分类或检测任务。在语音识别领域，CNN可以自动从音频信号中提取出有用的特征，并用于后续的识别或分类任务。
总之，CNN是深度学习的一个重要组成部分，它在许多领域取得了显著的成果。然而，深度学习并不局限于CNN，还有许多其他的方法和技术可以用来解决实际问题。
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