畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）は、主に画像処理に使用されるディープラーニングのアーキテクチャです。CNNは、画像内の特徴を自動的に学習し、分類、セグメンテーション、物体検出などのタスクを実行するために設計されています。

CNNは、畳み込み層（Convolutional Layer）、プーリング層（Pooling Layer）、完全接続層（Fully Connected Layer）などの主要なコンポーネントから構成されます。以下に各コンポーネントの説明を示します：

1. 畳み込み層: 入力画像に対して畳み込み演算を適用する層です。畳み込み演算は、画像内の局所的なパターンや特徴を検出するために使用されます。畳み込み層は、複数のフィルタ（カーネル）を持ち、それぞれのフィルタは画像上をスライドしながら畳み込み演算を行います。出力は、畳み込み演算によって得られた特徴マップと呼ばれます。

2. プーリング層: 特徴マップの空間的な次元を減らすために使用される層です。最大プーリングや平均プーリングなどのプーリング操作を適用し、特徴の不変性と位置の情報を保持しながら特徴量の次元を削減します。

3. 完全接続層: プーリングや畳み込み層からの特徴を受け取り、最終的な分類や出力を行う層です。完全接続層は、通常の人工ニューラルネットワークのような全結合層です。

CNNは、階層的な構造と畳み込み演算による局所的な特徴抽出の能力を持っています。この特性により、画像内の異なるスケールや位置の特徴を効果的に学習できます。また、畳み込み層の重みは、訓練データから自動的に学習されるため、画像に固有の特徴を検出する能力があります。

CNNは、画像分類、物体検出、セグメンテーション、顔認識などの様々な画像処理タスクで広く使用されます