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Explica qué es una "red neuronal convolucional" y cómo difiere de una red neuronal regular.
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Una red neuronal convolucional (CNN) es un tipo de red neuronal artificial que utiliza capas convolucionales para explorar las relaciones espaciales en los datos de entrada. A diferencia de las redes neuronales regulares, que están completamente conectadas y aceptan vectores de entrada de cualquier longitud, las CNN tienen un patrón de conectividad restringido y operan con menos parámetros. Esto las hace adecuadas para procesar entradas complejas y multidimensionales como imágenes. Las capas convolucionales permiten que la red identifique diferentes características en los datos de entrada y las extraiga para su posterior transformación y análisis. Las capas se organizan en una estructura jerárquica, donde cada capa toma la salida de la capa anterior como entrada y la transforma para producir la siguiente salida. Esta estructura jerárquica permite que la red aprenda representaciones de los datos de entrada en diferentes niveles de abstracción, lo que le permite identificar características cada vez más complejas en los datos.