畳み込みニューラルネットワーク
Recurrent CNN(RCNN)は回帰結合を持つ畳み込みニューラルネットワークである。すなわちフィードフォワード型 (FFN) ではなく回帰型 (RNN) のネットワーク構造を持ち、層間の結合に全結合 (MLP) ではなく畳み込みを採用したニューラルネットワークである。ゆえにCNNでありRNNでもある。
CNNは動物の視覚野から発想を得て福島邦彦によって提唱されたネオコグニトロンに起源を持つ。
当時の画像処理は画像(ピクセルデータ)を注意深く設計されたデータ前処理により特徴量へ変換し、それを用いて学習がおこなわれていた。CNNはピクセルを直接入力に用いることができ、特徴量設計において専門家の知識に依存しない特徴をもつとされた。現在ではCNN以外のニューラルネットワーク(例: Vision Transformer; ViT、MLPベースの gMLP)でもピクセル入力の画像処理が実現されている。ゆえに畳み込みそのものが特徴設計を不要にするキー技術であるとは言えないことがわかっている。