"kıvrımlı sinir ağının" ne olduğunu ve normal bir sinir ağından nasıl farklı olduğunu açıklayın.
Bir evrişimli sinir ağı (CNN), input verilerindeki uzamsal ilişkileri keşfetmek için evrişimli katmanları kullanan bir tür yapay sinir ağıdır. Tamamen bağlı olan ve herhangi bir uzunluktaki input vektörlerini kabul eden normal sinir ağlarının aksine, CNN'lerin kısıtlı bir bağlantı modeline sahiptir ve daha az parametre üzerinde çalışır. Bu, onları görüntüler gibi karmaşık, çok boyutlu girdileri işlemek için çok uygun hale getirir. Evrişimli katmanlar, ağın input verilerindeki farklı özellikleri tanımlamasına ve bunları daha fazla dönüşüm için çıkarmasına olanak tanır ve Katmanlar hiyerarşik bir yapıda düzenlenir, her katman bir önceki katmanın çıktısını input olarak alır ve bir sonraki çıktıyı üretmek için dönüştürür. soyutlama, verilerdeki giderek daha karmaşık özellikleri tanımlamasına izin veriyor.