En convolutional neural network (CNN) är en typ av artificiella neurala nätverk som används i bilden erkännande och bearbetning som är särskilt utformade för att behandla pixel data.

CNNs är kraftfull bildbehandling, artificiell intelligens (AI) som använder djup inlärning för att utföra både generativa och beskrivande uppgifter, ofta med hjälp av maskin vison som inkluderar bild-och videoigenkänning, tillsammans med recommender systems och natural language processing (NLP).,

ett neuralt nätverk är ett system av hårdvara och / eller mjukvara mönstrad efter driften av neuroner i den mänskliga hjärnan. Traditionella neurala nätverk är inte idealiska för bildbehandling och måste matas bilder i reducerade upplösning bitar. CNN har sina” neuroner ” ordnade mer som de av frontalloben, det område som är ansvarigt för bearbetning av visuella stimuli hos människor och andra djur. Lagren av neuroner är ordnade på ett sådant sätt att det täcker hela synfältet och undviker det piecemeal bildbehandlingsproblemet för traditionella neurala nätverk.,

en CNN använder ett system ungefär som en flerskiktsperceptron som har utformats för minskade bearbetningskrav. Lagren av en CNN består av ett ingångsskikt, ett utgångsskikt och ett dolt lager som innehåller flera invecklade lager, sammanslagning lager, fullt anslutna lager och normalisering lager. Avlägsnandet av begränsningar och ökad effektivitet för bildbehandling resulterar i ett system som är mycket effektivare, enklare att träna begränsat för bildbehandling och naturlig språkbehandling.