O que diferencia uma CNN de um MLP?

Uma CNN (Rede Neural Convolucional) se diferencia de um MLP (Perceptron Multicamadas) principalmente pela sua arquitetura e pelo tipo de dados que cada uma é projetada para processar. 1. Arquitetura: - CNNs utilizam camadas convolucionais que aplicam filtros para detectar características locais em dados, como imagens. Elas são compostas por camadas de convolução, pooling e, em alguns casos, camadas totalmente conectadas. - MLPs são compostas por camadas totalmente conectadas, onde cada neurônio de uma camada está conectado a todos os neurônios da camada seguinte. Elas não têm a capacidade de capturar a estrutura espacial dos dados. 2. Tipo de Dados: - CNNs são mais eficazes para dados com estrutura espacial, como imagens e vídeos, pois conseguem identificar padrões e características em diferentes escalas. - MLPs são mais gerais e podem ser usados para uma variedade de tarefas, mas não são tão eficientes em lidar com dados que têm uma estrutura espacial complexa. 3. Parâmetros: - CNNs geralmente têm menos parâmetros do que MLPs para tarefas de imagem, devido ao uso de filtros compartilhados, o que ajuda a evitar o overfitting. Essas diferenças fazem com que cada tipo de rede seja mais adequado para diferentes tipos de problemas.