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^h English (en)	'''Convolutional neural networks''' ('''CNNs''' or '''ConvNets''') are a class of deep [[Neural Networks\|neural networks]] specifically designed to process data with a grid-like topology, such as images (2D grids of pixels), audio spectrograms, and video. They exploit the spatial structure of the input through local connectivity, weight sharing, and pooling, making them far more efficient than fully connected networks for visual and spatial tasks.
^h Spanish (es)	Las '''redes neuronales convolucionales''' ('''CNN''' o '''ConvNets''') son una clase de [[Neural Networks\|redes neuronales]] profundas diseñadas específicamente para procesar datos con una topología en forma de cuadrícula, como imágenes (cuadrículas 2D de píxeles), espectrogramas de audio y vídeo. Explotan la estructura espacial de la entrada mediante conectividad local, compartición de pesos y pooling, lo que las hace mucho más eficientes que las redes totalmente conectadas para tareas visuales y espaciales.
^h Chinese (zh)	'''卷积神经网络'''（'''CNN''' 或 '''ConvNets'''）是一类深度[[Neural Networks\|神经网络]]，专门用于处理具有网格状拓扑结构的数据，例如图像（二维像素网格）、音频频谱图和视频。它们通过局部连接、权重共享和池化来利用输入的空间结构，使其在视觉和空间任务上远比全连接网络高效。