اصطلاح "شبکه های عصبی پیچیدگی" را توضیح دهید.
شبکه های عصبی مخلوط (CNN) یک نوع شبکه عصبی است که معمولاً برای تشخیص و تجزیه و تحلیل تصویر استفاده می شود. به نام استفاده از یک عملیات ریاضی به نام مخلوط، آنها دارای معماری منحصر به فردی هستند که برای بهره برداری از ساختار دو بعدی داده های تصویر طراحی شده اند. در CNN، تصویر ورودی از طریق یک سری لایه ها تغذیه می شود، که هر لایه ویژگی های مختلفی از تصویر استخراج می کند. لایه های اول ویژگی های اساسی مانند لبه ها و گوشه ها را تشخیص می دهند، در حالی که لایه های عمیق تر الگوهای پیچیده تری مانند اشیاء یا اشکال را شناسایی می کنند. استفاده از مخلوط سازی به شبکه اجازه می دهد تا این ویژگی ها را صرف نظر از محل آنها در تصویر شناسایی کند، و باعث می شود که ترجمه شبکه تغییر نکند. CNN ها همچنین شامل لایه های جمع آوری می شوند، که اندازه فضایی داده ها را کاهش می دهد، به بهبود طبقه بندی و کاهش کارایی بیش از حد