Una red neuronal convolucional es una red neuronal artificial tipo. Las CNN tienen filtros que modifican las entradas para que sean más fáciles de reconocer. Piense en los filtros de Photoshop, por ejemplo, que agudizan líneas o cambian de color a blanco y negro. Esas circunvoluciones facilitan que una red neuronal procese la entrada y tome mejores decisiones. Luego, una red neuronal de alimentación hacia adelante podría hacer algo como etiquetar la entrada como un gato. Entonces, para ser claros, la parte convolucional de la red filtra una señal de entrada, voz o imagen, por ejemplo, mientras que la porción neural clasifica la entrada o devuelve una métrica.
Entonces, para responder a su pregunta, no caracterizaría la parte convolucional de la NN ni la red neuronal en sí misma como más poderosas que la otra, ya que realizan tareas completamente diferentes. Además, la facilidad de uso estaría determinada por cualquier interfaz que el desarrollador proporcionara. Por lo general, es tan simple como proporcionar una ruta a los datos y especificar una función de activación para el avance NN y el número de capas. Y, por último, si desea clasificar imágenes, por ejemplo, lo más probable es que use una CNN directamente, aunque sería posible procesar las imágenes primero y luego usar una NN sin convoluciones. Eso dependería de su flujo de trabajo.
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