 Expliquez ce qu'est un "réseau neuronal alambiqué" et en quoi il diffère d'un réseau neuronal normal.
Un réseau neuronal convolutif (CNN) est un type de réseau neuronal artificiel qui utilise des couches convolutives pour explorer les relations spatiales dans les données d'entrée. Contrairement aux réseaux de neurones classiques, qui sont entièrement connectés et acceptent des vecteurs d'entrée de n'importe quelle longueur, les CNN ont un modèle de connectivité restreint et fonctionnent avec moins de paramètres. Cela les rend bien adaptés au traitement d'entrées complexes et multidimensionnelles telles que des images. Les couches convolutives permettent au réseau d'identifier différentes caractéristiques dans les données d'entrée et de les extraire pour une transformation et une analyse ultérieures. Les couches sont disposées dans une structure hiérarchique, chaque couche prenant la sortie de la couche précédente comme entrée et la transformant pour produire la sortie suivante. Cette structure hiérarchique permet au réseau d'apprendre des représentations des données d'entrée à différents niveaux d'abstraction, ce qui lui permet d'identifier des caractéristiques de plus en plus complexes dans les données.