1、卷積神經網絡由卷積層、池化層和全連接層組成，卷積層通過卷積操作來提取輸入數據的特征，池化層用於降低特征圖的維度，全連接層用於將特征映射到輸出類別。
2、bp神經網絡由輸入層、隱藏層和輸出層組成，每層之間的神經元是全連接的，隱藏層和輸出層的神經元通過反向傳播算法進行訓練，以調整權重和偏差，從而實現模型的學習和預測。