Spiega cos'è una "rete neurale convoluta" e come si differenzia da una normale rete neurale.
Una rete neurale convoluzionale (CNN) è un tipo di rete neurale artificiale che utilizza strati convoluzionali per esplorare le relazioni spaziali nei dati di input. A differenza delle normali reti neurali, che sono completamente connesse e accettano vettori di input di qualsiasi lunghezza, le CNN hanno un modello di connettività limitato e operano su meno parametri. Ciò le rende adatte per l'elaborazione di input complessi e multidimensionali come le immagini. Gli strati convoluzionali consentono alla rete di identificare diverse caratteristiche nei dati di input ed estrarle per ulteriore trasformazione e analisi. Gli strati sono disposti in una struttura gerarchica, con ogni strato che prende l'output dello strato precedente come input e lo trasforma per produrre l'output successivo. Questa struttura gerarchica consente alla rete di apprendere rappresentazioni dei dati di input a diversi livelli di astrazione, consentendole di identificare caratteristiche sempre più complesse nei dati.