Konvoluční neuronová síť (CNN) je speciální typ neuronové sítě, která je navržena pro zpracování vizuálních dat, jako jsou obrázky. Hlavní rozdíl mezi konvoluční neuronovou sítí a běžnou neuronovou sítí spočívá v tom, že CNN využívá konvoluční vrstvy k extrakci rysů z dat. Konvoluční vrstvy umožňují síti automaticky naučit se detekovat různé vzory a struktury v datech, což je užitečné pro rozpoznávání obrazů. Díky tomu je CNN obvykle efektivnější při zpracování vizuálních dat než běžná neuronová síť.
Konvoluční neuronová síť (CNN) je typem umělé neuronové sítě, která využívá konvoluční vrstvy k prozkoumání prostorových vztahů ve vstupních datech. Na rozdíl od běžných neuronových sítí, které jsou plně propojené a přijímají vstupní vektory libovolné délky, mají CNN omezený vzor propojení a pracují s menším počtem parametrů. To je činí vhodnými pro zpracování složitých, multidimenzionálních vstupů, jako jsou obrázky. Konvoluční vrstvy umožňují síti identifikovat různé prvky ve vstupních datech a extrahovat je pro další transformaci a analýzu. Vrstvy jsou uspořádány do hierarchické struktury, přičemž každá vrstva bere výstup předchozí vrstvy jako svůj vstup a transformuje ho k vytvoření dalšího výstupu. Tato hierarchická struktura umožňuje síti naučit se reprezentace vstupních dat na různých úrovních abstrakce, což jí umožňuje identifikovat stále složitější prvky ve datech.