توضیح دهید که "شبکه عصبی پیچیده" چیست و چگونه از یک شبکه عصبی معمولی متفاوت است.
شبکه عصبی پیچیده (CNN) یک نوع خاص از شبکه عصبی است که اغلب در وظایف تشخیص تصویر و ویدیو استفاده می شود. این شبکه از یک شبکه عصبی معمولی با این تفاوت که به طور خاص برای تشخیص الگوها و ویژگی های یک ورودی داده شده طراحی شده است، با استفاده از بخش های کوچک و همپوشانی ورودی و پردازش آنها به گونه ای که ویژگی های مشترک را شناسایی می کند، متفاوت است. CNN ها از لایه های متعدد تشکیل شده اند که هر یک از آنها برای شناسایی یک نوع خاصیت در ورودی طراحی شده است. لایه اول ممکن است مسئول شناسایی لبه ها باشد، در حالی که لایه بعدی ممکن است گوشه ها را شناسایی کند و غیره. این لایه ها برای تعیین محتوای ورودی و پیش بینی یا تصمیم گیری بر اساس آنچه می بیند، با هم کار می کنند. یکی از مزایای اصلی CNN ها نسبت به شبکه های عصبی معمولی این است که آنها قادر به تشخیص الگوها بدون توجه به موقعیت های خود در شبکه هستند