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 che sono interconnessi ed 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 ANN possono elaborare dati numerici e rappresentazioni vettoriali di input. Le CNN sono specializzate per il riconoscimento delle immagini e possono elaborare dati relativi alle immagini come i pixel in un'immagine. - Le RNA utilizzano la retropropagazione e la discesa del gradiente per ottimizzare i pesi nella rete. Le CNN utilizzano una tecnica chiamata &quot;convoluzione&quot;, in cui i pixel vengono spostati attraverso la rete per rilevare le caratteristiche nei dati. - Le ANN sono di natura più generale e possono essere utilizzate per una varietà di attività. Le CNN sono più specializzate e vengono generalmente utilizzate per attività come il riconoscimento di immagini, il rilevamento di oggetti, la generazione di immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale.
Elenca le principali differenze tra le reti neurali artificiali e le reti neurali convoluzionali.