Convolutional Neural Network

Ein Convolutional Neural Network (CNN oder ConvNet), zu Deutsch etwa „faltendes neuronales Netzwerk“, ist ein künstliches neuronales Netz. Es handelt sich um ein von biologischen Prozessen inspiriertes Konzept im Bereich des maschinellen Lernens. Convolutional Neural Networks finden Anwendung in zahlreichen Technologien der künstlichen Intelligenz, vornehmlich bei der maschinellen Verarbeitung von Bild- oder Audiodaten.

Die CNN-Architektur wurde von Kunihiko Fukushima unter dem Namen Neocognitron eingeführt. Alex Waibels CNN namens TDNN (1987) wurde durch Backpropagation trainiert und erzielte Bewegungsinvarianz. Auch Yann LeCun publizierte wichtige Beiträge zu CNNs.