描述安和CNN的主要区别
人工神经网络 (Artificial Neural Network) 是一种由相互连接的节点或神经元组成的机器学习模型,通过传输信号和调整神经元之间的重量来处理信息并做出预测.相反,CNN (Convolutional Neural Network) 是一种特定类型的CNN,主要用于处理图像数据.CNN和CNN之间的主要区别在于它们的架构和处理数据的方式.在CNN中,神经元通常被安排成一系列层,一层中的每个神经元连接到下一层中的所有神经元.这种架构被称为全,它允许ANN从输入数据中学习复杂的连接模式.然而,它也使ANN具有计算上的广泛的优势,因为神经元数量和调整重量.在CNN中,CNN有一个专门的结构层,以减少输入数据的总和和处理数据的范围.在这种架构中,神经元通常以一个小的层来处理连接图像和接入数据的过程.在这种结构中,它们采用一个基于图像和神经元之间的结构,以增加数据的数据的总和数据的效率.在这种结构中,它们采用一个基于图像和神经元之间的结构,以实现对图像和神经元的接入数据的处理.