una red neuronal convolucional (CNN) es un tipo de red neuronal artificial utilizada en el reconocimiento y procesamiento de imágenes que está específicamente diseñada para procesar datos de píxeles.

Los CNN son potentes procesadores de imágenes, inteligencia artificial (IA) que utilizan el aprendizaje profundo para realizar tareas tanto generativas como descriptivas, a menudo utilizando vison de máquina que incluye reconocimiento de imágenes y videos, junto con sistemas de recomendación y procesamiento de lenguaje natural (PNL).,

una red neuronal es un sistema de hardware y / o software modelado según el funcionamiento de las neuronas en el cerebro humano. Las redes neuronales tradicionales no son ideales para el procesamiento de imágenes y deben ser alimentadas con imágenes en piezas de resolución reducida. CNN tiene sus» neuronas » dispuestas más como las del lóbulo frontal, el área responsable del procesamiento de estímulos visuales en humanos y otros animales. Las capas de neuronas están dispuestas de tal manera que cubren todo el campo visual evitando el problema de procesamiento de imágenes fragmentado de las redes neuronales tradicionales.,

una CNN utiliza un sistema muy parecido a un perceptrón multicapa que ha sido diseñado para requisitos de procesamiento reducidos. Las capas de una CNN consisten en una capa de entrada, una capa de salida y una capa oculta que incluye múltiples capas convolucionales, capas de agrupación, capas completamente conectadas y capas de normalización. La eliminación de las limitaciones y el aumento de la eficiencia para el procesamiento de imágenes resulta en un sistema que es mucho más eficaz, más simple para entrenar limitado para el procesamiento de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural.