Eso es correcto. Las redes neuronales convolucionales (CNN) son una clase de red neuronal artificial que utiliza una operación matemática llamada convolución en lugar de la multiplicación general de matrices para analizar imágenes visuales. La convolución es una operación matemática que se aplica entre dos funciones, donde una de las funciones es desplazada sobre la otra y se calcula el producto de las dos funciones en cada posición. El resultado de la convolución se utiliza para crear características de la imagen que son útiles para la tarea de clasificación o detección de objetos.

Además de su uso en el procesamiento de imágenes, las CNN también se han utilizado con éxito en sistemas de recomendación y procesamiento del lenguaje natural. Por ejemplo, en el procesamiento del lenguaje natural, las CNN se pueden utilizar para extraer características de una oración o párrafo, lo que puede ayudar a clasificar el texto en diferentes categorías o identificar si el texto contiene información relevante o no. En general, las CNN son una herramienta poderosa en el aprendizaje profundo y han demostrado ser útiles en una amplia gama de aplicaciones.
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