卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门设计用于处理网格化数据（如图像和视频）的神经网络架构。与传统的全连接神经网络相比，CNN在结构和运算上有一些关键的不同之处。

下面是卷积神经网络的概念以及它与普通神经网络的主要区别：

卷积神经网络（CNN）：卷积层（Convolutional Layer）：卷积神经网络引入了卷积层，这是其名字的来源。卷积操作通过滤波器（也称为卷积核）对输入数据进行局部区域的扫描，从而提取特征。这有助于网络捕捉输入数据中的空间层次结构，如边缘、纹理等。池化层（Pooling Layer）：池化操作用于减小数据的空间维度，通过取局部区域的最大值或平均值来保留关键信息。这有助于降低计算复杂性、减轻过拟合，并提高网络的平移不变性。局部连接和权值共享：卷积层中的神经元仅与输入数据的局部区域连接，而不是与整个输入数据连接。这种局部连接的方式减少了网络的参数数量，而权值共享使得网络对于相似特征在不同位置的识别具有鲁棒性。层次化结构：CNN通常包括多个卷积层和池化层，构成层次化结构。较低层次的层处理基础特征（如边缘、纹理），而较高层次的层组合这些基础特征以表示更抽象的概念。普通神经网络：全连接层：在传统的神经网络中，每个神经元与前一层的所有神经元连接，形成全连接层。这种连接方式导致参数数量激增，特别是在处理高维数据（如图像）时，容易导致过拟合。不考虑输入的结构：传统神经网络对输入数据的结构并没有显式考虑，因此在处理网格化数据时，它可能忽略了数据的局部模式和结构。参数量大：由于全连接的结构，传统神经网络中的参数数量可能非常庞大，这使得网络更容易受到过拟合的影响，尤其是在数据规模较小的情况下。总结：

卷积神经网络通过引入卷积层、池化层和局部连接结构，更有效地处理网格化数据，尤其在图像处理等领域表现出色。它的局部连接和权值共享等特性使得网络更具有识别局部模式的能力，而层次化结构则有助于学习多层次的特征表示。与此相反，传统神经网络通过全连接层处理输入数据，参数较多，相对于网格化数据可能不够高效。因此，CNN更适合处理具有空间结构的数据。