 "Kabarık sinir ağının" ne olduğunu ve normal sinir ağından nasıl farklı olduğunu açıklayın.
Bir evrişimli sinir ağı (CNN), girdi verilerindeki uzamsal ilişkileri keşfetmek için evrişimli katmanları kullanan bir tür yapay sinir ağıdır. Tamamen bağlı olan ve herhangi bir uzunluktaki giriş vektörlerini kabul eden normal sinir ağlarının aksine, CNN'ler sınırlı bir bağlantı modeline sahiptir ve daha az parametre üzerinde çalışır. Bu, onları görüntüler gibi karmaşık, çok boyutlu girdileri işlemek için çok uygun hale getirir. Evrişimli katmanlar, ağın girdi verilerindeki farklı özellikleri tanımlamasına ve daha fazla dönüşüm ve analiz için bunları çıkarmasına olanak tanır. Katmanlar hiyerarşik bir yapıda düzenlenir, her katman bir önceki katmanın çıktısını girdi olarak alır ve bir sonraki çıktıyı üretmek için dönüştürür. Bu hiyerarşik yapı, ağın farklı soyutlama düzeylerinde girdi verilerinin temsillerini öğrenmesine izin vererek, verilerdeki giderek karmaşıklaşan özellikleri tanımlamasına olanak tanır.