_bp神经网络（BPNN）和卷积神经网络（CNN）是两种深度学习中常见的神经网络模型。这两种网络在机器学习领域有着广泛的应用，尤其是在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面。_

_BPNN是一种前馈型人工神经网络，它通过反向传播算法来调整权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。这种网络结构简单，易于理解和实现，适用于解决非线性问题。_

_CNN则是一种专门设计用于处理具有类似网格结构的数据（如图像）的神经网络。CNN通过使用卷积层、池化层等特殊层结构来自动提取图像特征，从而实现高效准确的图像分类。_

_尽管BPNN和CNN在网络结构上存在差异，但它们都属于更广泛的神经网络类别。神经网络是一种模拟人脑工作方式的信息处理系统，由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点之间相互连接并传递信息。_

_了解BPNN和CNN的特点和应用场景有助于我们更好地选择合适的模型来解决实际问题。_

深度学习 神经网络 BPNN CNN