CNN (Convolutional Neural Network)

Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist eine spezialisierte Architektur neuronaler Netze, die für den Durchbruch des Deep Learning im Bereich Computer Vision verantwortlich war. Inspiriert vom Aufbau des visuellen Kortex bei Tieren, löst es das Problem, wie Computer Bilder 'verstehen' können, indem es die lokale Struktur von Daten ausnutzt.

Anstatt jedes Pixel einzeln zu betrachten, schiebt das CNN kleine Filter (Kernels) über das Bild (Convolution/Faltung). In den ersten Schichten lernt das Netz so, einfache Kanten und Linien zu erkennen. In tieferen Schichten setzen sich diese Kanten zu Formen (Kreise, Ecken) zusammen, dann zu Objektteilen (Augen, Reifen) und schließlich zu ganzen Objekten (Gesichter, Autos). Diese hierarchische Merkmalsextraktion ist extrem robust gegenüber Verschiebungen im Bild (Translationsinvarianz) und ist der Standard für jede Bilderkennungs-KI heute.