un réseau de neurones convolutifs (CNN) est un type de réseau de neurones artificiels utilisé dans la reconnaissance et le traitement d’images qui est spécifiquement conçu pour traiter les données de pixels.

Les CNN sont des systèmes puissants de traitement d’image, d’intelligence artificielle (IA) qui utilisent l’apprentissage profond pour effectuer des tâches génératives et descriptives, souvent à l’aide de vison machine qui inclut la reconnaissance d’images et de vidéos, ainsi que des systèmes de recommandation et de traitement du langage naturel (PNL).,

un réseau neuronal est un système de matériel et/ou de logiciel modelé après le fonctionnement des neurones dans le cerveau humain. Les réseaux de neurones traditionnels ne sont pas idéaux pour le traitement d’images et doivent être alimentés en images en résolution réduite. CNN ont leurs” neurones  » disposés plus comme ceux du lobe frontal, la zone responsable du traitement des stimuli visuels chez l’homme et d’autres animaux. Les couches de neurones sont disposées de manière à couvrir l’ensemble du champ visuel en évitant le problème de traitement d’image fragmentaire des réseaux neuronaux traditionnels.,

un CNN utilise un système semblable à un perceptron multicouche qui a été conçu pour réduire les exigences de traitement. Les couches D’un CNN se composent d’une couche d’entrée, d’une couche de sortie et d’une couche cachée qui comprend plusieurs couches convolutives, des couches de regroupement, des couches entièrement connectées et des couches de normalisation. La suppression des limitations et l’augmentation de l’efficacité pour le traitement d’image se traduit par un système beaucoup plus efficace, plus simple à former limité pour le traitement d’image et le traitement du langage naturel.