Wyjaśnij, co to jest "złożona sieć neuronowa" i w jaki sposób różni się od zwykłej sieci neuronowej.
Konwolucyjna sieć neuronowa (CNN) to rodzaj sztocznej sieci neuronowej, ktura wykorzystuje warstwy konwolocyjne do badania relacji przestrzennych w danych wejsiciowych. W przeciwieństwie do zwykłych sieci neoronowych, które są w pelni polonczone i akceptoją wektory wejściowe o dowolnej dlugości, CNN ma ograniczony wzorzec loncznosici i działa na mniejszej liczbie parametruw. Dzienki temo son one dobrze przystosowane do przetwarzania zlożonych, wielowymiarowych danych wejsiciowych, takich jak obrazy. Warstwy konwolucyjne pozwalają sieci na identyfikowanie rórznych cech w danych wejściowych i ekstrakcję ich do dalszej transformacji i analizy. Warstwy son ołorzone w hierarchiczną stroktorę, gdzie karzda warstwa bierze wyjsicie poprzedniej warstwy jako swoje wejście i przeksztalca je, aby wyprodokowaci kolejne wyjsicie. Ta hierarchiczna struktora pozwala sieci na uczenie sien reprezentacji danych wejsiciowych na rużnych poziomach abstrakcji, co omorzliwia jej identyfikowanie coraz bardziej złożonych cech w danych.