En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] List opp de viktigste forskjellene mellom kunstige nevrale nettverk og konvolusjonelle nevrale nettverk. [/INST] De viktigste forskjellene mellom kunstige nevrale nettverk og konvolusjonelle nevrale nettverk er som følger:

- Kunstige nevrale nettverk (ANNs) består av lag med nevroner som er sammenkoblet og behandler inndata for å danne en utgang. Konvolusjonelle nevrale nettverk (CNNs) består av flere lag med nevroner som er sammenkoblet, men de er organisert på en måte som bevarer den romlige relasjonen mellom inndata og utdata.

- ANNs kan behandle numeriske data og vektorrepresentasjoner av inndata. CNNs er spesialisert for bildegjenkjenning og kan behandle bilde-relaterte data som piksler i et bilde.

- ANNs bruker tilbakepropagering og gradientnedstigning for å optimalisere vektene i nettverket. CNNs bruker en teknikk kalt “konvolusjon”, der piksler beveges gjennom nettverket for å oppdage funksjoner i dataene.

- ANNs er mer generelle i naturen og kan brukes til en rekke oppgaver. CNNs er mer spesialiserte og brukes vanligvis til oppgaver som bildegjenkjenning, objektdeteksjon, generering av bilder og naturlig språkbehandling.