Lihat sumber Konvolusi dalam Pembelajaran Mendalam

Konvolusi merupakan salah satu operasi matematis penting dalam pembelajaran mendalam, khususnya pada jaringan saraf konvolusional. Teknik ini berperan dalam mengekstraksi fitur dari data spasial, seperti gambar dan video, sehingga sangat penting dalam bidang [[penglihatan komputer]].

== Jaringan Saraf Konvolusional ==
[[Jaringan saraf konvolusional]] (CNN) adalah arsitektur jaringan saraf yang dirancang khusus untuk memproses data dalam bentuk grid, seperti gambar. CNN menggunakan lapisan konvolusi untuk mengekstraksi fitur lokal dari data input.

== Filter dan Kernel ==
Pada lapisan konvolusi, filter atau kernel digunakan untuk mendeteksi pola tertentu dalam data, seperti tepi, tekstur, atau bentuk. Filter ini belajar secara otomatis selama proses pelatihan.

== Aplikasi Konvolusi ==
Teknik ini telah digunakan secara luas untuk tugas-tugas seperti [[klasifikasi gambar]], [[deteksi objek]], dan pengenalan wajah. Keunggulan konvolusi terletak pada kemampuannya menangkap fitur lokal tanpa kehilangan konteks spasial.