解释"复杂神经网络"是什么,以及它与普通神经网络的不同.
复杂神经网络 (CNN) 是一种特定类型的神经网络,通常用于图像和视频识别任务.它与普通神经网络不同,因为它专门设计用于识别给定输入中的模式和特征,通过采用较小的,重叠的输入部分,并以识别共同特征的方式处理它们.CNN由多个层组成,每个层都旨在识别输入中的特定类型的特征.第一层可能负责识别边缘,下一层可能识别角落等.这些层一起工作,以确定输入的内容并根据所看到的做出预测或决策.CNN比普通神经网络的优势之一是它们能够识别模式,无论它们在输入池中的位置如何.所以如果输入是猫和猫的左侧,在视频中坐着的猫和猫之间,它将能够识别图像的不同,因为它可以通过网络的特殊技术来识别和维护图像的整体.