多层感知机和卷积神经网络的区别

多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是两种常见的神经网络模型，它们有以下几个主要区别：

1. 结构不同：MLP通常由输入层、若干个隐藏层和输出层组成，每一层都是全连接的；而CNN通常由卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层和池化层是特有的结构。

2. 特征提取方式不同：MLP从输入层开始，每一层都对输入进行全连接的线性变换，然后通过非线性激活函数进行映射；而CNN利用卷积层和池化层进行特征提取，卷积层可以提取局部特征，池化层可以对特征进行下采样和降维。

3. 参数共享：在CNN中，卷积核在每个位置上的权值是共享的，因此可以大大减少参数数量，提高模型效率；而在MLP中，每个神经元都有自己的权值。

4. 适用场景不同：MLP可以应用于各种类型的数据，如图像、文本、音频等，但在处理图像等高维数据时，效率较低；而CNN主要应用于图像、视频等高维数据的处理，其卷积和池化操作能够提取出数据的局部特征，适用于图像分类、目标检测等任务。