 דערקלערן דעם טערמין 'קאָנוואָלוטיאָנאַל נעוראַל נעטוואָרקס'.
קאָנוואָלוטיאָנאַל נעוראַל נעטוואָרקס (CNNs) זענען אַ טיפּ פון נעוראַל נעץ אָפט געניצט פֿאַר בילד דערקענונג און אַנאַליסיס. געהייסן נאָך זייער נוצן פון אַ מאַטאַמאַטיקאַל אָפּעראַציע גערופן קאַנוואַלושאַן, זיי האָבן אַ יינציק אַרקאַטעקטשער דיזיינד צו נוצן די 2 ד סטרוקטור פון בילד דאַטן. אין אַ CNN, די אַרייַנשרייַב בילד איז פאסטעכער דורך אַ סעריע פון לייַערס, מיט יעדער שיכטע עקסטראַקט פאַרשידענע פֿעיִקייטן פון די בילד. דער ערשטער לייַערס דעטעקט יקערדיק פֿעיִקייטן אַזאַ ווי עדזשאַז און עקן, בשעת דיפּער לייַערס ידענטיפיצירן מער קאָמפּליצירט פּאַטערנז אַזאַ ווי אַבדזשעקץ אָדער שאַפּעס. די נוצן פון קאַנוואַלושאַן אַלאַוז די נעץ צו ידענטיפיצירן די פֿעיִקייטן ראַגאַרדלאַס פון זייער אָרט אין די בילד, מאכן די נעץ איבערזעצונג-ינוואַריאַנט. CNNs אויך ינקאָרפּערייט פּאָאָלינג לייַערס, וואָס רעדוצירן די ספּיישאַל גרייס פון די דאַטן, העלפּינג צו פֿאַרבעסערן קאַמפּיאַטיישאַן עפעקטיווקייַט און רעדוצירן אָוווערפיטטינג. CNNs האָבן פּרוווד גאָר געראָטן אין פילע קאָמפּיוטער זעאונג טאַסקס, אַרייַנגערעכנט בילד קלאַסאַפאַקיישאַן, כייפעץ דיטעקשאַן און פאַסיאַל דערקענונג. זיי זענען אויך וויידלי געניצט אין אנדערע טייפּס פון דאַטן, אַזאַ ווי אַודיאָ און טעקסט, ווו די דאַטן האָבן אַ ענלעך גריד-ווי פֿאָרמאַט.