畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識および処理に使用される人工ニューラルネットワークの一種であり、ピクセルデータを処理するために特別に設計されています。

Cnnは強力な画像処理、人工知能（AI）であり、深層学習を使用して生成的および記述的なタスクの両方を実行し、多くの場合、画像およびビデオ認識を含むマシンvisonを使用し、レコメンダーシステムおよび自然言語処理（NLP）を使用します。,ニューラルネットワークは、人間の脳内のニューロンの操作後にパターン化されたハードウェアおよび/またはソフトウェアのシステムである。 従来のニューラルネットワークは画像処理には理想的ではなく、解像度の低い部分で画像を供給する必要があります。 CNNは、それらの”ニューロン”は、より多くの前頭葉、人間や他の動物の視覚刺激を処理するための責任領域のもののように配置されています。 ニューロンの層は、従来のニューラルネットワークの断片的な画像処理問題を避けるために、視野全体をカバーするように配置されています。,

CNNは、処理要件を削減するために設計された多層パーセプトロンとよく似たシステムを使用します。 CNNの層は、入力層、出力層、および複数の畳み込み層、プーリング層、完全連結層および正規化層を含む隠れ層からなる。 画像処理の限界の除去と効率の向上により、画像処理や自然言語処理に限定されたシステムよりもはるかに効果的で簡単なシステムが得られます。