เครือข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional เป็นประเภทของการจัดเรียงของเซลล์ประสาทเทียมหรือเครื่องจำลองเซลล์ประสาทซึ่งทำหน้าที่ในลักษณะเฉพาะ โครงข่ายประสาทเทียมเป็นกลุ่มทางชีวภาพของเซลล์ประสาทหรือกลุ่มเทียมของเซลล์ประสาทเทียมที่ถูกตั้งโปรแกรมให้ทำงานในลักษณะเดียวกับเซลล์ประสาทชีวภาพ เครือข่ายประสาทเทียมพยายามเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์หรือสัตว์
ในกรณีส่วนใหญ่โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเพียงเครือข่ายประสาทเทียมที่ทำขึ้นเพื่อจำลองกิจกรรมสมองบางประเภท ผู้เชี่ยวชาญเรียกแบบจำลองเหล่านี้ว่า“ ได้รับแรงบันดาลใจทางชีววิทยา” บางคนก็สามารถเรียนรู้ในแบบที่เครือข่ายประสาทชีววิทยาเรียนรู้ผ่านการประมวลผลข้อมูลในรูปแบบที่ซับซ้อนมาก
การใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบแพร่หลายมากที่สุดคือการจำลองการมองเห็นของมนุษย์หรือสัตว์ แอปพลิเคชันเหล่านี้มักมุ่งเน้นไปที่การผสมผสานระหว่างอินพุตและเอาต์พุตที่ช่วยให้เทคโนโลยีทำสิ่งที่สมองทำตามธรรมชาติ วิธีการที่ซับซ้อนหลายครั้งบางครั้งเรียกว่าเลเยอร์จำเป็นต้องมีการจำลองแบบนี้ สิ่งเหล่านี้มักแสดงผ่านแบบจำลองทางสายตาที่ช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจวิธีการสร้างโครงข่ายประสาทเทียม
โดยทั่วไปนักวิทยาศาสตร์ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมได้ค้นพบวิธีเฉพาะบางอย่างที่สมองประมวลผลภาพ ปัญญาประดิษฐ์มีความก้าวหน้าในเวลาไม่นานมานี้และตอนนี้นักวิทยาศาสตร์สามารถทำให้เทคโนโลยีทำงานบางอย่างที่เคยเป็นวิสัยทัศน์ทางชีวภาพ หนึ่งในนั้นคือการจดจำใบหน้าซึ่งอัลกอริธึมขั้นสูงอนุญาตให้กล้องและอุปกรณ์อื่น ๆ คัดกรองภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพและจดจำใบหน้าของแต่ละบุคคล
แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมหลายแบบถูกสร้างขึ้นเพื่อรับรู้คุณสมบัติที่แตกต่างเพื่อวิเคราะห์ภาพทั้งหมดที่จะจำลองการมองเห็นที่หลากหลาย เทคโนโลยีเหล่านี้บางอย่างต้องมีตัวกรองขั้นสูงสำหรับช่วงแสงบางช่วงหรือเครื่องมืออื่น ๆ ที่ช่วยเทคโนโลยีในการ "มองเห็น" ในแบบที่มนุษย์และสัตว์ทำ โครงข่ายประสาทเทียม Convolutional ต้องได้รับการทดสอบอย่างเข้มงวดและประเมินผลประโยชน์ของตนซึ่งความสำเร็จที่เฉพาะเจาะจงของผลลัพธ์พิสูจน์ให้เห็นว่าเทคโนโลยีเหล่านี้สามารถเลียนแบบสมองมนุษย์หรือสัตว์อย่างน้อยในระดับหนึ่ง
เครือข่ายประสาทเทียมที่สร้างขึ้นมาสำหรับการใช้งานที่แตกต่างหลากหลาย เหล่านี้รวมถึงการใช้สินค้าอุปโภคบริโภคเช่นกล้องจดจำใบหน้า นอกจากนี้ยังมีแอปพลิเคชั่นความปลอดภัยจำนวนมากสำหรับเทคโนโลยีประเภทนี้และการใช้เครือข่ายประสาทเทียมในฐานะทรัพยากรการกลั่นกรองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ นักวิทยาศาสตร์ยังคงทำงานต่อไปเพื่อให้เกิดความซับซ้อนมากขึ้นด้วยตัวจำลองเหล่านี้เช่นในการตรวจสอบจำนวนใบหน้าในภาพหรือในการระบุใบหน้าที่ถูกต้องในระดับที่แตกต่างกันแสงหรือเงื่อนไขอื่น ๆ
