miniatura|422x422px|Fig.1 Esquema de blocs d'una Xarxa neuronal convolutiva Una xarxa neuronal convolutiva (l'acrònim anglès és CNN), en aprenentatge automàtic, és un tipus de xarxa neuronal artificial que disposa de connectivitat entre neurones inspirada pel còrtex visual dels animals. La resposta d'aquestes neurones corticals pot ser aproximada matemàticament per una funció de convolució. Les aplicacions de les CNN són el reconeixement d'imatges, sistemes de recomanació i processament del llenguatge.
Història 1990: primera CNN anomenada LeNet. 2012: AlexNet 2013: ZF Net 2014: GoogleLeNet i VGGNet 2015: ResNets 2016: DenseNet
Aplicacions Se'n poden esmentar: Reconeixement d'àudio i d'imatges. Processament d'àudio i de vídeo. Processat del llenguatge. Reconeixement de noves fórmules químiques Algorismes de jocs: escacs, go.
Implementacions Programari Llibreries de programari: Caffe (de Berkeley Vision and Learning Center BVLC), TensorFlow (de Google), Theano (en Python), CNTF (Microsoft), Arm NN (ARM), compilador GLOW, compilador XLA
Maquinari Circuits integrats: K-Eye (de KAIST), TPU (de Google), FlexNoc 4 (Arteris), plataforma Goya (Habana Labs), HiFi 5 (Cadence)
Vegeu també Aprenentatge profund Xarxa neuronal recurrent
Referències
Categoria:Xarxes neuronals artificials Categoria:Aprenentatge automàtic