Mạng thần kinh tích chập

Trong học sâu, một mạng thần kinh tích chập (còn gọi là mạng nơ-ron tích chập hay ít phổ biến hơn là mạng thần kinh/nơ-ron chuyển đổi, tiếng Anh: convolutional neural network, viết tắt CNN hay ConvNet) là một lớp của mạng thần kinh sâu (deep neural network), áp dụng phổ biến nhất để phân tích hình ảnh trực quan. Mạng còn được gọi là shift invariant (dịch chuyển bất biến) hay mạng thần kinh nhân tạo không gian bất biến (SIANN), dựa trên kiến trúc trọng số được chia sẻ và các đặc tính đối xứng tịnh tiến (translational symmetry). CNN có nhiều ứng dụng trong thị giác máy tính, hệ thống gợi ý, phân loại hình ảnh, tính toán hình ảnh y tế (điện toán hình ảnh y tế), xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và chuỗi thời gian tài chính.

 Xem thêm 
 Attention (học máy)
 Tích chập
 Học sâu
 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
 Neocognitron
 Scale-invariant feature transform
 Time delay neural network
 Vision processing unit

 Tham khảo 

 Liên kết ngoài 
 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition — Andrej Karpathy's Đại học Stanford computer science course on CNNs in computer vision
 An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks — A beginner level introduction to what Convolutional Neural Networks are and how they work
 Convolutional Neural Networks for Image Classification  — Literature Survey

Thể loại:Mạng thần kinh nhân tạo
Thể loại:Thị giác máy tính
Thể loại:Khoa học thần kinh tính toán
Thể loại:Học máy