Brainstorm框架与传统深度学习框架的主要区别在于其设计目标和使用方式。

设计目标：

传统深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）主要用于构建和训练神经网络模型，提供了丰富的工具和库来处理各种深度学习任务。Brainstorm框架则专注于构建和仿真神经网络模型，旨在提供一个简单且灵活的平台来实验和研究神经网络的不同结构和动态行为。

使用方式：

传统深度学习框架通常采用静态计算图的方式来定义和训练神经网络模型，用户需要显式地定义整个网络结构和训练过程。Brainstorm框架采用动态计算图的方式来构建神经网络模型，允许用户在运行时改变网络结构和参数，从而更加灵活地探索不同的网络设计和学习算法。

总的来说，Brainstorm框架更适合用于研究和实验新颖的神经网络结构和学习算法，而传统深度学习框架更适合用于构建和训练实际应用的深度学习模型。