רשתות עצביות קונבולוציוניות (Convolutional Neural Network – CNN) הן סוג מיוחד של רשת עצבית מלאכותית המיועדת לעיבוד וניתוח נתונים חזותיים, כגון תמונות וסרטונים. הם חוללו מהפכה במשימות ראייה ממוחשבת ועיבוד תמונה על ידי למידה אוטומטית של תכונות היררכיות ישירות מערכי הפיקסלים הגולמיים. CNNs מחקים את היכולת של מערכת הראייה האנושית לזהות דפוסים, קצוות, מרקמים ותכונות מורכבות יותר בתוך תמונות. הם משיגים זאת על ידי שימוש בשכבות קונבולוציוניות, איגום שכבות ושכבות מחוברות לחלוטין לעיבוד וסיווג מידע חזותי.
CNNs מורכבים משכבות מרובות, כל אחת משרתת מטרה ייחודית. שכבות קונבולוציה מבצעות פעולות קונבולוציה כדי לזהות תבניות ותכונות מקומיות בנתוני הקלט. איגום שכבות דוגמת למטה את הנתונים, ומקטינה את הממדים המרחביים שלהם תוך שמירה על תכונות חשובות. שכבות מחוברות לחלוטין, הידועות גם בשם שכבות צפופות, מעבדות את התכונות הנלמדות ומבצעות תחזיות על סמך אותן. CNN משמשים לעתים קרובות לסיווג תמונות, זיהוי אובייקטים, זיהוי פנים ואפילו משימות מעבר לראייה ממוחשבת, כגון עיבוד שפה טבעית.
