 געבן אַ דעפֿיניציע פון אַ קאָנוואָלוטיאָנאַל נעוראַל נעץ
א קאָנוואָלוטיאָנאַל נעוראַל נעץ (CNN) איז אַ טיפּ פון קינסטלעך נעוראַל נעץ אָפט געניצט אין בילד און ווידעא דערקענונג טאַסקס. עס איז דיזיינד צו נעמען אַרייַנשרייַב דאַטן אין די פאָרעם פון בילדער און פּראָצעס זיי דורך קייפל לייַערס, יעדער פון וואָס אַפּלייז אַ אַנדערש גאַנג פון פילטערס צו די דאַטן און פּאַסיז די רעזולטאַט צו דער ווייַטער שיכטע. אין אַ טיפּיש CNN אַרקאַטעקטשער, דער ערשטער שיכטע באשטייט פון קאַנוואַלושאַנאַל פילטערס וואָס לערנען צו דעטעקט נידעריק-מדרגה פֿעיִקייטן אין די אַרייַנשרייַב בילד, אַזאַ ווי עדזשאַז און עקן, דורך סליידינג איבער די בילד און אַפּלייינג אַ מאַטאַמאַטיקאַל אָפּעראַציע אין יעדער שטעלע. דער רעזולטאַט פון די קאַנוואַלושאַן איז דורכגעגאנגען דורך אַ ניט-לינעאַר אַקטאַוויישאַן פֿונקציע, און אָפט דאַונסאַמפּאַלד מיט אַ פּאָאָלינג אָפּעראַציע וואָס העלפּס צו רעדוצירן די דימענשאַנאַליטי פון די דאַטן. ווען די דאַטן פּראָגרעסיז דורך די לייַערס פון די CNN, די פילטערס לערנען צו דעטעקט מער קאָמפּליצירט פֿעיִקייטן און פּאַטערנז. די לעצט לייַערס פון די נעץ טיפּיקלי צונויפשטעלנ זיך פון גאָר פארבונדן לייַערס וואָס זענען געניצט צו קלאַסיפיצירן די בילד באזירט אויף די יקסטראַקטיד פֿעיִקייטן. איינער פון די הויפּט אַדוואַנטידזשיז פון אַ CNN איז די פיייקייט צו לערנען פֿעיִקייטן גלייַך פֿון די רוי אַרייַנשרייַב דאַטן, ילימאַנייטינג די נויט פֿאַר מאַנואַל שטריך ינזשעניעריע. דאָס מאכט עס דער הויפּט פּאַסיק פֿאַר טאַסקס אַזאַ ווי בילד דערקענונג, ווו די פֿעיִקייטן וואָס זענען וויכטיק פֿאַר פּינטלעך קלאַסאַפאַקיישאַן קענען זיין שווער צו דעפינירן מאַניואַלי.