简述卷积神经网络的结构、一般应用场景和与人工神经网络 的区别。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种常用的深度学习神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。

CNN的结构包括卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等部分。其中，卷积层通过卷积操作提取图像特征，池化层则通过缩减采样减小图像尺寸，全连接层则将特征信息与标签信息进行连接，以完成分类等任务。

CNN的应用场景非常广泛，例如图像分类、目标检测、人脸识别、自然语言处理等领域。

与人工神经网络相比，CNN的主要区别在于它的卷积和池化操作，这些操作可以有效地减少参数的数量，从而降低计算复杂度，提高模型的泛化能力。同时，CNN还能够自动提取特征，不需要人工干预，使得它在图像处理等领域表现出色。