卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）具有以下特点：

1. 局部感受野：CNN通过卷积操作来提取输入数据的局部特征。这意味着每个卷积核只关注输入的一小部分区域，并在整个输入上共享。这种局部感受野的设计使得 CNN 能够捕获输入数据的空间局部性。

2. 参数共享：CNN 中的卷积层使用参数共享的概念，这意味着同一个卷积核在整个图像上进行卷积运算，以提取相同的特征。这种参数共享的机制大大降低了网络的参数数量，并提高了计算的效率。

3. 池化层：CNN 中的池化层用于减少特征图的尺寸，并保留对应特征的主要信息。常用的池化操作包括最大池化和平均池化，它们能够提高网络的平移不变性和尺度不变性。

4. 分层表示：CNN 通过逐层堆叠的方式建立多级的特征表示。底层的卷积层主要提取边缘和纹理等低级特征，而高层的卷积层则逐渐将这些低级特征组合起来，提取出更高层次的语义特征。

卷积神经网络在图像和视觉领域有广泛的应用，包括但不限于以下方面：

1. 图像分类：CNN 能够对输入图像进行分类，如手写数字识别、物体识别等。它能够自动地学习图像中的特征，并对输入图像进行分类。

2. 目标检测：CNN 可以检测输入图像中的目标物体，并标记出它们的位置。这在计算机视觉中有许多实际应用，如人脸检测、物体检测等。

3. 语义分割：CNN 能够对图像中的每个像素进行分类，将图像分割成不同的语义区域。这在图像分割和图像分析中有广泛的应用，如医学图像分析、自动驾驶等。

4. 图像生成：CNN 可以生成新的图像，具有很高的创作性。例如，可以使用生成对抗网络（GAN）来生成逼真的图像。

除了图像和视觉领域，CNN 在自然语言处理（NLP）等领域也得到了广泛应用。例如，可以将卷积运算应用于文本分类、情感分析和命名实体识别等任务中。

总之，卷积神经网络具有局部感受野、参数共享、池化和分层表示等特点，适用于图像、视觉和自然语言处理等领域的各种任务。