Elenca le principali differenze tra le reti neurali artificiali e le reti neurali convoluzionali.
Le principali differenze tra le reti neurali artificiali e le reti neurali convoluzionali sono le seguenti:

- Le reti neurali artificiali (ANN) sono composte da strati di neuroni interconnessi che elaborano i dati di input per formare un output. Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono composte da più strati di neuroni interconnessi, ma sono organizzati in modo da preservare la relazione spaziale tra l'input e l'output.

- Le ANNs possono elaborare dati numerici e rappresentazioni vettoriali di input. Le CNN sono specializzate per il riconoscimento delle immagini e possono elaborare dati correlati alle immagini come i pixel in un'immagine.

- Le ANNs utilizzano la retropropagazione e la discesa del gradiente per ottimizzare i pesi nella rete. Le CNN utilizzano una tecnica chiamata "convoluzione", in cui i pixel vengono spostati attraverso la rete per rilevare le caratteristiche dei dati.

- Le ANNs sono più generali e possono essere utilizzate per una varietà di compiti. Le CNN sono più specializzate e vengono tipicamente utilizzate per compiti come il riconoscimento delle immagini, la rilevazione degli oggetti, la generazione di immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale.