عصبون
العَصَبُون أو الخلية العصبية هو خلية قابلة للإستثارة كهربائياً ويُمكنها معالجة ونقل المعلومات عبر إشارات كهربائية وكيميائية. تنتقل تلك الإشارات بين العصبونات عبر المشبك العصبي ، الذي هو عبارة عن روابط متخصصة تربط العصبون مع الخلايا الأخرى. تتصل العصبونات مع بعضها البعض لتشكّل شبكات عصبونية . العصبونات هي المكونات الأساسية للمخ (الدماغ) والنخاع الشوكي للجهاز العصبي المركزي، وهي أيضاً المكونات الأساسية للعُقَد العصبية للجهاز العصبي الطرفي.
شبكة عصبونية التفافية
الشبكات العصبونية الالتفافية نوع خاص من أنواع الشبكات العصبونية بالتغذية الأمامية Feed forward neural network و تستمد إلهامها من العمليات البيولوجية الحاصلة في الفص البصري بالتحديد في دماغ الكائنات الحية, وتعتبر حلاً للكثير من مشاكل الرؤية الحاسوبية في الذكاء الاصطناعي مثل معالجة الصور و الفيديوهات, يوجد لبنيتها عدة تصاميم ولكن Le-Net 5 يعتبر النموذج الأكثر شهرة و تطبيقاً عملياً و قد قدمه عام 1998 . 
تعتبر الشبكات العصبونية الالتفافية (بالإنجليزية
أو اختصاراً CNN ) نوعاً خاصاً و هاماً من أنواع الشبكات العصبونية و لكن قبل البدء فيها من الضروري أن تتعرف على المفاهيم الأساسية في الشبكات العصبونية الصناعية Artificial Neural Network .
العصبون (بالانجليزيةneuron)
يمثل العصبون الوحدة الأساسية الصغرى لبناء الشبكة العصبونية و يقابل الخلية العصبية في النموذج البيولوجي, و هو عبارة عن عنصر حاسوبي له عدة أقنية دخل و قناة خرج واحدة, حيث تأتي أقنية الدخل بمعلومات و لكن لا تكون جميعها بنفس الأهمية و لذلك نثقل كل معلومة بوزن weight , تكون هذه الأوزان عشوائية في البداية ثم يتم تعديلها أثناء عملية التدريب, في بعض النماذج قد نضع لكل عصبون عتبة base وهي بمثابة عتبة التنبيه في النموذج البيولوجي . 
يجري كل عصبون العمليات التالية لإيجاد الخرج :
يعتبر اختيار تابع التنشيط المناسب خطوة هامة في تصميم الشبكة العصبونية, ويكون هدفه الأساسي سحب الخرج للمنطقة المقبولة وتكون قيمها إما :
-1,1 إن كان bipolar ثنائي القطب أو 0,1 إن كان binary ثنائي .