 Énumérez les principales différences entre les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs.
Les principales différences entre les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs sont les suivantes :\n\n- Les réseaux de neurones artificiels (ANN) sont composés de couches de neurones interconnectés et traitent les données d'entrée pour former une sortie. Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont composés de plusieurs couches de neurones interconnectés, mais ils sont organisés de manière à préserver la relation spatiale entre l'entrée et la sortie.\n\n- Les RNA peuvent traiter des données numériques et des représentations vectorielles de contributions. Les CNN sont spécialisés dans la reconnaissance d'images et peuvent traiter des données liées à l'image telles que les pixels d'une image.\n\n- Les ANN utilisent la rétropropagation et la descente de gradient pour optimiser les poids dans le réseau. Les CNN utilisent une technique appelée \u201cconvolution\u201d, dans laquelle les pixels sont déplacés sur le réseau pour détecter des caractéristiques dans les données.\n\n- Les ANN sont de nature plus générale et peuvent être utilisés pour diverses tâches. Les CNN sont plus spécialisés et sont généralement utilisés pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, la détection d'objets, la génération d'images et le traitement du langage naturel.