Rețelele neuronale convoluționale (Convolutional Neural Networks – CNN) sunt un tip specializat de rețele neuronale artificiale, optimizate pentru procesarea datelor cu structură spațială, în special a imaginilor. Ele folosesc operații de convoluție pentru a extrage automat caracteristici relevante, precum forme, margini și texturi, păstrând relațiile spațiale dintre pixeli.
Arhitectura CNN este compusă din mai multe straturi, cum ar fi:
Straturi convoluționale, care filtrează imaginea și extrag caracteristici locale
Straturi de activare (precum ReLU), care introduc non-linearitate
Straturi de pooling, care reduc dimensiunea datelor și cresc robustețea
Straturi complet conectate, care efectuează clasificarea sau predicția finală
CNN-urile sunt utilizate extensiv în recunoaștere facială, clasificare de imagini, detectare de obiecte, analiză medicală de imagini, conducere autonomă și realitate augmentată. Ele oferă performanțe remarcabile în sarcini vizuale complexe, datorită capacității lor de a învăța automat reprezentări ierarhice din datele de intrare.
