人工神经网络和卷积神经网络区别

人工神经网络和卷积神经网络都是深度学习中的重要模型，但是它们有一些不同点。

1. 输入数据形式不同：人工神经网络通常接受平铺的输入数据，而卷积神经网络通常接受图像或序列等具有结构的输入数据。

2. 层次结构不同：人工神经网络通常由全连接层和激活函数层组成，而卷积神经网络通常由卷积层、池化层和全连接层组成。

3. 参数共享不同：卷积神经网络中，卷积层的参数是共享的，这意味着每个卷积核在整个图像上的权重是相同的，这样可以减少参数数量和计算量。而在人工神经网络中，每个神经元都有自己的权重参数。

4. 特征提取不同：卷积神经网络中，卷积层和池化层可以自动学习输入数据的特征，并且这些特征可以通过网络的后续层进行分类或识别。而在人工神经网络中，特征提取通常需要手动设计。

总之，卷积神经网络比人工神经网络更适用于处理图像、语音和文本等具有结构的数据，并且能够自动提取特征。而人工神经网络则更适用于处理平铺的数据，并且需要手动设计特征提取部分。