CNN (réseau de neurones convolutif)
Réseau de neurones pour les images et les données spatiales — il utilise des filtres de convolution qui glissent sur l'entrée à la place de couches entièrement connectées.
Yann LeCun et al. (1989). Trois propriétés clés : les champs récepteurs locaux, le partage des paramètres et l'invariance par translation. AlexNet (2012, victoire à ImageNet) a lancé la révolution de l'apprentissage profond. Descendants : VGG, ResNet, EfficientNet, ConvNeXt.
Les CNN ont dominé la vision par ordinateur jusqu'à ce que les Vision Transformers (ViT, 2020) prennent le relais sur les grands jeux de données. Ils restent présents en imagerie médicale, en inférence mobile temps réel et sur les appareils en périphérie, là où un ViT coûterait trop cher.