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畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク（たたみこみニューラルネットワーク、、略称: CNNまたはConvNet）は層間を共通重みの局所結合で繋いだニューラルネットワークの総称・クラスである。機械学習、特に画像や動画認識に広く使われる。
CNNは、その重み（行列の）共有構造と並進不変特性に基づいて、シフト不変（shift invariant）あるいは位置不変（space invariant）人工ニューラルネットワーク（SIANN）とも呼ばれている。
一般的な畳み込み処理は以下のように定式化される。formula_1はj番目の出力チャネルを、formula_2は相互相関関数を意味する。
formula_3
すなわち各出力チャネル ごとに入力チャネル formula_4 枚分の畳み込みカーネル formula_5 が用意され、カーネルを用いた各入力チャネルの畳み込みの総和へバイアスformula_1項 formula_7 が付与され各チャネル出力となっている。式からわかるように、入力チャネル間は畳み込み処理ではなく和で計算され、また入力チャネル formula_8 と畳みこまれるカーネルは出力チャネルごとに異なる。
カーネルはしばしばフィルタと呼ばれる。これは位置関係をもつ重みづけ和のスライド演算（畳み込み）がフィルタ適用と等価なことに由来する。
畳み込み処理自体は単純な線形変換である。出力のある1点を見ると局所以外の重みが全て0の全結合と等価であることからこれはわかる。多くのCNNでは畳み込み処理に引き続いてシグモイド関数やReLUなどの活性化関数による非線形変換をおこなう。
単純なCNNは順伝播型 (FFN)、すなわち浅い層から深い層へのみ結合をもつ。ただしCNNは2層間の結合様式を規定するクラスでありFFNと限らない。非FFN型CNNの一例として大局的に回帰結合をもち層間では畳み込みをおこなうRecurrent CNNが提唱されている。
CNNは画像・動画認識やレコメンダシステム、自然言語処理に応用されている。