卷积神经网络和神经网络的区别与联系

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和普通神经网络（Neural Network，NN）都是深度学习中的重要模型，它们之间有以下区别和联系：

区别：
1. 网络结构不同：CNN在网络中加入了卷积层、池化层等特殊的结构，使得网络可以更好地处理图像等二维数据，而NN则没有这些结构。
2. 参数共享：CNN中的卷积层使用了参数共享的技巧，使得网络的参数量大大减少，而NN则没有采用这种技巧。
3. 处理方式不同：CNN是通过卷积和池化等操作对输入数据进行处理，而NN则是通过矩阵乘法和非线性激活函数对输入数据进行处理。

联系：
1. 均可用于分类、回归等任务。
2. 都是通过前向传播和反向传播算法进行训练的。
3. 都是基于神经元的模型，可以处理复杂的非线性问题。

综上所述，CNN和NN虽然有一些区别，但是它们在某些方面也有相似之处，都可以处理复杂的非线性问题，是深度学习中非常重要的模型。