卷积神经网络（CNN）是一种专为处理网格数据（如图像）设计的神经网络，与普通神经网络的主要区别如下：

1. 结构差异

• 普通神经网络（NN） ：由全连接层构成，每个神经元与前一层的所有神经元相连。
• 卷积神经网络（CNN） ：包含卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积核提取局部特征，池化层则降低数据维度。

2. 参数共享

• 普通神经网络：每个连接都有独立的参数，参数量大。
• 卷积神经网络：卷积核在输入数据上滑动，参数共享，显著减少参数量。

3. 局部感知

• 普通神经网络：每个神经元处理全局信息。
• 卷积神经网络：卷积核仅处理局部区域，更适合捕捉图像的局部特征。

4. 平移不变性

• 普通神经网络：对输入数据的平移敏感。
• 卷积神经网络：通过卷积操作，对平移具有鲁棒性，适合处理图像等数据。

5. 层次化特征提取

• 普通神经网络：难以自动提取层次化特征。
• 卷积神经网络：通过多层卷积，能够自动提取从简单到复杂的层次化特征。

6. 应用场景

• 普通神经网络：适用于结构化数据（如表格数据）。
• 卷积神经网络：广泛应用于图像处理、视频分析等领域。

总结

CNN通过卷积层、池化层和参数共享等机制，在处理图像等网格数据时表现出色，能够有效提取局部特征并减少参数量。