Una rete neurale convoluzionale (CNN) è un tipo di rete neurale artificiale che utilizza livelli 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 con meno parametri. Questo li rende adatti per l'elaborazione di input complessi e multidimensionali come le immagini. I livelli convoluzionali consentono alla rete di identificare diverse caratteristiche nei dati di input ed estrarli per ulteriori trasformazioni e analisi. I livelli sono disposti in una struttura gerarchica, con ogni livello che prende l'output del livello 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.
Spiega cos'è una &quot;rete neurale contorta&quot; e in che modo differisce da una normale rete neurale.