解释什么是"卷积神经网络"以及它与普通神经网络之间的区别。
卷积神经网络（CNN）是一种人工神经网络类型，它使用卷积层来探究输入数据中的空间关系。与全连接的普通神经网络不同，CNN具有受限的连接模式并可以在更少的参数上操作。这使得它们非常适合处理复杂的、多维的输入，例如图像。卷积层允许网络识别输入数据中的不同特征，并将其提取以进行更进一步的转化和分析。这些层被组织成分层结构，每个层将前一层的输出作为其输入并将其转换为产生下一个输出。此分层结构使网络能够在不同抽象层次上学习输入数据的表示方式，使其能够识别数据中越来越复杂的特征。