畳み込みニューラルネットワークは、ニューラルネットワークのサブタイプです。1-Dのオーディオデータのサンプルや2-Dの画像のピクセルなど、1つ以上の畳み込み寸法で順序付けられる入力が必要です。畳み込みニューラルネットワークは、データを翻訳的に等しい方法で処理します。つまり、畳み込み次元に沿った入力データのシフトにより、そのディメンションに沿った出力が対応するシフトになります。内部的には、入力機能に沿ってスライドする畳み込みカーネルまたはフィルターの共有重量アーキテクチャを使用します。
Convolutional neural networks are a sub-type of neural networks. They require inputs that are ordered in one or more convolution dimensions, like samples in audio data in 1-D or pixels in images in 2-D. Convolutional neural networks process the data in a translationally equivariant way, i.e. a shift in the input data along the convolution dimension results in a corresponding shift of the outputs along that dimension. Internally they use a shared-weight architecture of the convolution kernels or filters that slide along input features.