卷积神经网络和bp神经网络有什么区别？

卷积神经网络和BP神经网络有以下主要区别：

1. 网络结构不同：卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络，它具有卷积层、池化层和全连接层。而BP神经网络是一种标准的前馈神经网络，具有多层全连接层。

2. 应用场景不同：CNN主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务，而BP神经网络常用于分类、回归和聚类等任务。

3. 参数共享：在CNN中，卷积核参数是共享的，可以在整个图像上移动。而在BP神经网络中，每个神经元都有自己的权重。

4. 训练方式不同：CNN使用反向传播算法（backpropagation）来训练网络，但是它还使用了其他一些特殊的技术，如dropout和卷积层的权重共享等。BP神经网络仅使用反向传播算法。

5. 处理高维数据：CNN可以处理高维数据，如图像和语音，因为它们具有空间结构。BP神经网络则更适合处理低维数据，如表格数据。

总之，CNN是一种特殊类型的神经网络，它在处理图片、语音和文本等高维数据方面表现出色，而BP神经网络则更适合处理低维数据和常规分类、回归和聚类等任务。