instruction: Magyarázza meg a "konvolúciós neurális hálózatok" kifejezést.
output: A konvolúciós neurális hálózatok (CNN) a neurális hálózatok egy olyan típusa, amelyet általában képfelismerésre és -elemzésre használnak. A konvolúció nevű matematikai művelet alkalmazásáról kapták a nevüket, és egyedi architektúrájuk a képadatok 2D-s szerkezetének kihasználására szolgál.
  
  A CNN-ben a bemeneti képet egy sor rétegen vezetik keresztül, amelyek mindegyike különböző jellemzőket von ki a képből. Az első rétegek alapvető jellemzőket, például éleket és sarkokat észlelnek, míg a mélyebb rétegek összetettebb mintákat, például tárgyakat vagy alakzatokat azonosítanak. A konvolúció használata lehetővé teszi, hogy a hálózat a képen belüli elhelyezkedésüktől függetlenül azonosítsa ezeket a jellemzőket, így a hálózat fordítás-invariánssá válik. A CNN-ek pooling rétegeket is tartalmaznak, amelyek csökkentik az adatok térbeli méretét, segítve a számítási hatékonyság javítását és a túlillesztés csökkentését.
  
  A CNN-ek rendkívül sikeresnek bizonyultak számos számítógépes látási feladatban, beleértve a képosztályozást, a tárgyak felismerését és az arcfelismerést. Széles körben használják őket más típusú adatok, például hang és szöveg esetében is, ahol az adatok hasonló rácsszerű formátumúak.