要区别在于：1、工作原理；2、应用领域；3、计算复杂性。冲神经网络是一种模仿生物神经元脉冲传输方式的神经网络，它的神经元只在接收到足够强度的输入信号时才会发出脉冲。而卷积神经网络则是一种专门用于处理网格形数据（如图像）的神经网络。
一、工作原理
脉冲神经网络是一种模仿生物神经元脉冲传输方式的神经网络，它的神经元只在接收到足够强度的输入信号时才会发出脉冲。而卷积神经网络则是一种专门用于处理网格形数据（如图像）的神经网络，它的神经元通过卷积操作来处理输入信号。
二、应用领域
在应用领域上，脉冲神经网络主要用于模拟生物神经系统，如神经编码和神经动力学研究等。而卷积神经网络则广泛用于图像识别、语音识别等领域。
三、计算复杂性
在计算复杂性上，脉冲神经网络通常比卷积神经网络更复杂。因为脉冲神经网络需要模拟神经元的脉冲传输和动力学行为，所以它的计算复杂性通常比卷积神经网络更高。
延伸阅读
什么是脉冲神经网络
脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）是一种模拟生物神经网络的人工神经网络。与传统的神经网络不同，脉冲神经网络的神经元不是在任何时候都产生输出，而是在特定的时间点产生脉冲，这更接近生物神经元的工作方式。
文章标题：脉冲神经网络和卷积神经网络的区别是什么，发布者：E.Z，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/62418
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