Ein Convolutional Neural Network (CNN oder ConvNet), zu Deutsch etwa „faltendes neuronales Netzwerk“, ist ein künstliches neuronales Netz (KNN). Es handelt sich um ein von biologischen Prozessen inspiriertes Konzept im Bereich des maschinellen Lernens. Als Begründer der CNNs gilt Yann LeCun, ein französischer Informatiker.
Convolutional Neural Networks finden vornehmlich bei der maschinellen Verarbeitung von Bild- oder Audiodaten Anwendung.
Die Struktur eines klassischen CNN besteht aus einem oder mehreren Convolutional Layer, gefolgt von einem Pooling Layer. Diese Einheit kann sich prinzipiell beliebig oft wiederholen, bei ausreichend Wiederholungen spricht man dann von Deep Convolutional Neural Networks, die in den Bereich Deep Learning fallen. Architektonisch können im Vergleich zum mehrlagigen Perzeptron drei wesentliche Unterschiede festgehalten werden.
