<s>[INST] Konvoluční neuronová síť (CNN) je speciální typ neuronové sítě, která je navržena pro zpracování vizuálních dat, jako jsou obrázky. Hlavní rozdíl mezi konvoluční neuronovou sítí a běžnou neuronovou sítí spočívá v tom, že CNN využívá konvoluční vrstvy k extrakci rysů z dat. Konvoluční vrstvy umožňují síti automaticky naučit se detekovat různé vzory a struktury v datech, což je užitečné pro rozpoznávání obrazů. Díky tomu je CNN obvykle efektivnější při zpracování vizuálních dat než běžná neuronová síť. [/INST] Konvoluční neuronová síť (CNN) je typem umělé neuronové sítě, která využívá konvoluční vrstvy k prozkoumání prostorových vztahů ve vstupních datech. Na rozdíl od běžných neuronových sítí, které jsou plně propojené a přijímají vstupní vektory libovolné délky, mají CNN omezený vzor propojení a pracují s menším počtem parametrů. To je činí vhodnými pro zpracování složitých, multidimenzionálních vstupů, jako jsou obrázky. Konvoluční vrstvy umožňují síti identifikovat různé prvky ve vstupních datech a extrahovat je pro další transformaci a analýzu. Vrstvy jsou uspořádány do hierarchické struktury, přičemž každá vrstva bere výstup předchozí vrstvy jako svůj vstup a transformuje ho k vytvoření dalšího výstupu. Tato hierarchická struktura umožňuje síti naučit se reprezentace vstupních dat na různých úrovních abstrakce, což jí umožňuje identifikovat stále složitější prvky ve datech. </s>