En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Forklar hva et "konvolusjonelt nevralt nettverk" er og hvordan det skiller seg fra et vanlig nevralt nettverk. [/INST] Et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) er en type kunstig nevralt nettverk som bruker konvolusjonslag for å utforske de romlige relasjonene i inndataene. I motsetning til vanlige nevrale nettverk, som er fullt tilkoblet og aksepterer inndatavektorer av hvilken som helst lengde, har CNN-er et begrenset tilkoblingsmønster og opererer på færre parametere. Dette gjør dem godt egnet for å behandle komplekse, flerdimensjonale inndata som bilder. Konvolusjonslagene lar nettverket identifisere forskjellige funksjoner i inndataene og trekke dem ut for videre transformasjon og analyse. Lagene er ordnet i en hierarkisk struktur, der hvert lag tar utgangspunkt i utgangen fra det forrige laget som sin inndata og transformerer det for å produsere neste utgang. Denne hierarkiske strukturen gjør at nettverket kan lære representasjoner av inndataene på forskjellige abstraksjonsnivåer, slik at det kan identifisere stadig mer komplekse funksjoner i dataene.