与人工神经网络不同，卷积神经网络架构上为“立体网络”

是的，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的架构被称为“立体网络”，因为它们处理的是三维数据，即图像。CNN中的神经元被组织为多个层，包括卷积层、池化层和全连接层。在卷积层中，神经元通过卷积核与输入的图像进行卷积操作，从而提取出图像的特征。在池化层中，神经元通过对卷积结果进行降采样或最大池化操作，减少数据量并保留重要的特征信息。在全连接层中，神经元将特征映射到输出层，进行分类或回归等任务。由于卷积神经网络能够自动学习图像中的特征，因此在图像分类、目标检测、图像分割等领域得到了广泛应用。