本文深入探讨了卷积神经网络（CNN）与其他神经网络的区别与联系。CNN通过卷积层和池化层处理图像，保持空间结构信息，与传统全连接神经网络在层结构和参数共享上存在显著差异。与循环神经网络（RNN）相比，CNN擅长处理空间数据，而RNN则适用于序列数据。文中还提供了CNN在图像分类任务中的简单示例代码。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域广泛应用的深度学习模型。本文将详细探讨CNN与其他类型神经网络的区别与联系，并提供相关的源代码示例。
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CNN与传统神经网络的区别：
- 层结构：CNN中引入了卷积层（Convolutional Layer）和池化层（Pooling Layer），这两种层对于图像处理非常重要。而传统神经网络通常只包含全连接层（Fully Connected Layer）。
- 参数共享：CNN中的卷积层通过共享参数来提取图像的特征，这样可以减少网络的参数量，提高模型的训练效率。而传统神经网络中的全连接层没有参数共享的特点。
- 空间结构信息：CNN通过卷积操作可以有效地保留输入数据的空间结构信息，使得网络更加适合处理图像等具有空间相关性的数据。而传统神经网络则无法利用这种空间结构信息。
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CNN与循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）的区别：
- 数据处理方式：CNN主要用于处理空间结构数据，如图像；而RNN则适用于处理序列数据，如时间序列或自然语言文本。
- 层结构：CNN中的卷积层和池化层能够自动
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