Shpjegoni se çfarë është një "rrjet nervor i ndërlikuar" dhe si ndryshon ai nga një rrjet nervor i rregullt.
Një rrjet nervor konvolucionist (CNN) është një lloj rrjeti nervor artificial që përdor shtresa konvolucionare për të eksploruar marrëdhëniet hapësinore në fut te dhenat. Ndryshe nga rrjetet e rregullta nervore, të cilat janë plotësisht të lidhura dhe pranojnë vektorë hyrës të çdo gjatësie, CNN-të kanë një model lidhjeje të kufizuar dhe funksionojnë me më pak parametra. Kjo i bën ato të përshtatshme për përpunimin e inputeve komplekse, shumëdimensionale, siç janë imazhet. Shtresat konvolucionale lejojnë rrjetin të identifikojë karakteristika të ndryshme në të dhënat hyrëse dhe t'i nxjerrë ato për transformim dhe analizë të mëtejshme. Shtresat janë të rregulluara në një strukturë hierarkike, ku çdo shtresë merr daljen e shtresës së mëparshme si hyrje dhe e transformon atë për të prodhuar daljen tjetër. Kjo strukturë hierarkike i lejon rrjetit të mësojë paraqitjet e të dhënave hyrëse në nivele të ndryshme të abstraksionit, duke e lejuar atë të identifikojë veçori gjithnjë e më komplekse në të dhëna.