1.結構形式不同

卷積神經網絡（CNN）是一種特殊的深度神經網絡，主要由卷積層、池化層和全連接層構成，具有局部感受野和權值共享的特點。而深度神經網絡（DNN）通常指的是多個隱藏層的神經網絡，結構可以非常靈活，每一層的神經元與前后層的所有神經元都有連接。

2.適用場景不同

卷積神經網絡由于其特殊的結構，特別適合處理圖像、音頻等具有局部相關性的數據。而深度神經網絡由于其結構的通用性，可以廣泛應用于語音識別、自然語言處理、推薦系統等多個領域。

3.參數數量不同

卷積神經網絡由于權值共享和池化操作，其參數數量通常比深度神經網絡少，訓練更為高效。而深度神經網絡由于每一層神經元的全連接性質，其參數數量通常較多，訓練需要較大的計算資源。

4.信息處理方式不同

卷積神經網絡通過卷積操作可以有效地提取輸入數據的局部特征，通過池化操作可以減小模型的空間尺度，提高模型的魯棒性。而深度神經網絡通常通過全連接的方式處理信息，更側重于全局的特征提取。

5.對數據的要求不同

卷積神經網絡通常需要大量的標注數據進行訓練，而且更適合處理固定尺寸的輸入數據。而深度神經網絡的數據要求更為靈活，可以處理多種類型和大小的輸入數據。

延伸閱讀

神經網絡的發展

神經網絡的發展始于20世紀40年代，經過多年的發展，現在已經成為一種非常重要的機器學習方法。隨著硬件技術和數據量的增長，深度神經網絡已經在許多應用領域實現了前所未有的效果，包括圖像識別、語音識別、自然語言處理等。同時，神經網絡的發展也帶動了許多相關領域的研究，包括優化算法、神經網絡結構設計、模型解釋性等。