列出人工神经网络和卷积神经网络之间的关键区别.
人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 是两种神经网络架构,广泛用于机器学习和人工智能应用.虽然两者都有一些共同点,但它们之间存在一些关键区别,例如:1. **架构:** ANN由输入层,一个或多个隐藏层和输出层组成,所有这些层都完全连接.另一方面,CNN具有包含卷积,组合和完全连接层的专业架构. 2. **数据类型:** ANN可以与数量,分类等不同数据类型进行工作,而CNN特别为具有宽格形状的图像数据或数据设计. 3. **特征提取:** 在 ANN中,提取通常是在输入数据之前进行.在网络上,CNN可以识别一个或多个隐藏层和输出层,而这些数据都是完全连接的. **在互联网中,CNN使用一个不同的数据组,包括卷积,组合和完全连接的图像. **在每个网络中,CNN使用了不同的图像或数据组件,例如图像和图像,从而提高信息的分类效率. **在网络中,CNN使用了不同的图像和图像之间的分类,从而提高信息的信息的分类效率. **在网络中,CNN使用了不同的图像和图像之间的分类,从而提高信息的信息的分类效率. **在网络中,CNN使用了不同的图像和图像,从而提高信息的信息的分类效率. **在网络中,我们可以更好地识别数据的图像和图像. **在网络中,我们使用了不同的图像和图像的分类. **在网络中,我们使用了不同的图像和图像的图像的图像.