Convolutional Neural Networks (CNN) haben sich in den letzten Jahren als eine sehr vielversprechende Form des Deep Learning etabliert. Aus der Bildverarbeitung kommend, haben CNNs mittlerweile in sehr viele Bereiche des Deep Learning Einzug gehalten.
Der grundlegende Unterschied zwischen vollständig verbundenen und Convolutional Neural Networks liegt in der Verbindung der hintereinander folgenden Ebenen. Im vollständig verbundenen Fall sind alle Neuronen mit Neuronen der vorherigen Schicht verbunden. Beim Convolutional Neural Networks sind die Neuronan dagegen mit einer (normalerweise kleineren) Anzahl von dicht bei einander liegenden Neuronen der nächsten Ebene verbunden. Darüberhinaus sind alle Neuronen einer Schichten in der gleichen Art mit der vorherigen Schicht verbunden. Dies führt zur Operation 'Convolution', die diesem Netzwerktype den Namen gegeben hat.
