Visão geral

Redes neurais convolucionais (CNNs ou ConvNets) são muito similares as redes neurais vistas nas Seções Redes Neurais: Representação e Redes Neurais: Aprendizado. Cada neurônio recebe inputs e executam funções lineares e não lineares de uma extremidade a outra da rede neural através da função custo. CNN é uma classe de rede neural artificial do tipo feed-forward, que vem sendo aplicada no processamento e análise de imagens digitais.

A principal diferença entre NNs e CNNs é que, basicamente, uma CNN pode ser pensada como uma rede neural que possui várias cópias do mesmo neurônio. Esse tipo de implementação nos permite trabalhar com modelos computacionalmente grandes enquanto mantém o número de parâmetros atuais.