卷积神经网络和深度神经网络的区别主要体现在：1.结构形式不同；2.适用场景不同；3.参数数量不同；4.信息处理方式不同；5.对数据的要求不同。总的来说，卷积神经网络在图像处理等领域有特别优势，能有效提取局部特征；而深度神经网络是一种通用的神经网络结构，适用于多种复杂的预测和分类问题。
1.结构形式不同
卷积神经网络（CNN）是一种特殊的深度神经网络，主要由卷积层、池化层和全连接层构成，具有局部感受野和权值共享的特点。而深度神经网络（DNN）通常指的是多个隐藏层的神经网络，结构可以非常灵活，每一层的神经元与前后层的所有神经元都有连接。
2.适用场景不同
卷积神经网络由于其特殊的结构，特别适合处理图像、音频等具有局部相关性的数据。而深度神经网络由于其结构的通用性，可以广泛应用于语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域。
3.参数数量不同
卷积神经网络由于权值共享和池化操作，其参数数量通常比深度神经网络少，训练更为高效。而深度神经网络由于每一层神经元的全连接性质，其参数数量通常较多，训练需要较大的计算资源。
4.信息处理方式不同
卷积神经网络通过卷积操作可以有效地提取输入数据的局部特征，通过池化操作可以减小模型的空间尺度，提高模型的鲁棒性。而深度神经网络通常通过全连接的方式处理信息，更侧重于全局的特征提取。
5.对数据的要求不同
卷积神经网络通常需要大量的标注数据进行训练，而且更适合处理固定尺寸的输入数据。而深度神经网络的数据要求更为灵活，可以处理多种类型和大小的输入数据。
延伸阅读
神经网络的发展
神经网络的发展始于20世纪40年代，经过多年的发展，现在已经成为一种非常重要的机器学习方法。随着硬件技术和数据量的增长，深度神经网络已经在许多应用领域实现了前所未有的效果，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。同时，神经网络的发展也带动了许多相关领域的研究，包括优化算法、神经网络结构设计、模型解释性等。
