CNN против RNN - Узнайте 6 лучших сравнений между CNN и RNN

Разница между CNN и RNN

В этой статье мы обсудим основные различия между CNN и RNN. Сверточные нейронные сети являются одним из специальных выпусков в семействе нейронных сетей в области информационных технологий. Он извлекает свое имя из нижележащего скрытого слоя, который состоит из объединяющих слоев, сверточных слоев, завершенных взаимосвязанных слоев и слоев нормализации. Он разработан с использованием обычных методов активации, в качестве функций активации используются свертки, функции объединения. Рекуррентная нейронная сеть - это определенная дисперсия, которая в основном используется для обработки естественного языка. В обычной нейронной сети вход обрабатывается через конечный входной слой и генерирует выходные данные в предположении полностью независимых входных слоев.

Сравнение лицом к лицу между CNN и RNN (Инфографика)

Ниже приведены 6 лучших сравнений между CNN и RNN:

Ключевые различия между CNN и RNN

Давайте обсудим лучшее сравнение между CNN и RNN:

• Математически свертка является формулой группировки. В CNN свертка происходит между двумя матрицами для доставки третьей выходной матрицы. Матрица - это не что иное, как прямоугольный массив чисел, хранящихся в столбцах и строках. CNN использует свертку в слоях свертки, чтобы отделить входную информацию и найти фактическую.
• Сверточный слой вовлечен в вычислительную деятельность, такую ​​как сложная в сверточной нейронной сети, которая действует как числовой фильтр, который помогает компьютеру находить углы изображений, сосредоточенные и блеклые области, цветовые сокращения и другие атрибуты, такие как высота изображений, глубина и разбросанные пиксели, размер и вес изображения.
• Слой объединения часто встроен между сверточными слоями, которые используются для уменьшения структуры представления, разработанной сверточными слоями, используемыми для уменьшения компонентов памяти, которые допускают множество сверточных слоев.
• Нормализация заключается в повышении производительности и постоянства нейронных сетей. Он имеет тенденцию делать более адаптируемые входные данные отдельного уровня, изменяя все заданные входные данные на соответствующее среднее значение ноль и вариант, в котором эти входные данные рассматриваются как регуляризованные данные. Полностью взаимосвязанные слои помогают связать каждый нейрон из одного слоя в другой.
• CNN специально разработаны для зрения компьютера, но наведение их с необходимыми данными может изменить их, чтобы получить расширенную форму изображений, музыки, речи, видео и текста.
• CNN содержит неисчислимые слои фильтров или нейронных слоев, которые скрыты и оптимизируют, обеспечивая высокую эффективность обнаружения изображения, и процесс происходит из взаимосвязанных слоев. Из-за этой популярной функции они называются обратной связью.
• RNN имеет ту же традиционную структуру искусственных нейронных сетей и CNN. У них есть другой раздел памяти, который может работать как петли обратной связи. Подобно человеческому мозгу, особенно в разговорах, большое значение уделяется избыточности данных, чтобы связать и понять предложения и значение, стоящие за ним. Эта уникальная особенность RNN используется для предсказания следующего набора или последовательности слов. На RNN также может подаваться последовательность данных, которые имеют различную длину и размер, где CNN работает только с фиксированными входными данными.
• Теперь примером CNN является распознавание изображений. Компьютер может читать цифры. Но с изображением изображения 1 и 0 и многими слоями CNN. Взгляд на сверточную нейронную сеть помогает освоить больше техник.
• Анализируя каждый слой математических вычислений и помогая компьютерам определять детали изображений в битах за раз в конечном усилии. Это помогает идентифицировать конкретные объекты, читая один за другим слой
• RNN - это нейронная сеть с активной памятью данных, широко известная как LSTM, которая может быть применена к последовательности входных данных, которая помогает системе прогнозировать следующий шаг процесса. Выход некоторых взаимосвязанных слоев снова возвращается на входы предыдущего уровня, создавая петлю обратной связи. Лучший сценарий для RNN объясняется ниже.
• Отслеживание основных блюд в отеле, которые не должны повторяться в течение недели, такие как тако в понедельник, гамбургеры во вторник, паста в среду, пицца в четверг, суши в пятницу. С помощью RNN, если выходная «пицца» снова подается в сеть для определения пятничного блюда, RNN сообщит нам о следующем основном блюде - суши, из-за события, которое периодически проводилось в последние дни.
• В наши дни дублированный KITT будет обладать глубоким обучением от сверточных сетей и повторяющихся нейронных сетей, чтобы видеть, говорить и слышать, что стало возможным благодаря CNN как средствам обработки изображений, используемым для зрения, и RNN математическим движкам, которые представляют собой уши и уста для реализации языковые модели

Сравнительная таблица CNN против RNN

В приведенной ниже таблице обобщены сравнения между CNN и RNN:

CNN	РНН
CNN применим для разреженных данных, таких как изображения.	RNN применяется для временных данных и последовательных данных.
CNN считается более мощным инструментом, чем RNN.	RNN имеет меньше возможностей и слабых возможностей по сравнению с CNN.
Соединение потребляет конечный набор входных данных и генерирует конечный набор выходных данных в соответствии с входными данными.	RNN может разрешить произвольную длину ввода и длину вывода.
CNN - это искусственная нейронная сеть с прямой связью по часовой стрелке с множеством слоев перцептрона, специально разработанная для использования минимального объема предварительной обработки.	RNN работает в петлевой сети, которая использует свою внутреннюю память для обработки произвольных входных последовательностей.
CNN специально для обработки видео и обработки изображений.	РНН работает, прежде всего, с информацией о временных рядах о прошлом влиянии потребителя. Анализировать, будет ли пользователь говорить дальше или нет.
CNN следует паттернам взаимосвязи между нейронами, которые вдохновлены зрительной корой животных, где отдельные нейроны организованы таким образом, что они реагируют на перекрывающиеся области, заполняющие поле зрения.	RNN работает в основном над анализом речи и анализом текста.

Вывод

CNN - это видение автономных транспортных средств, исследований в области термоядерной энергии и разведки нефти. Это также более полезно для диагностики заболеваний быстрее, чем медицинская визуализация. RNN применяется в качестве голосового управления Amazon Alexa, Apple Siri и помощника Google, который понимает обработку на человеческом языке и работает по принципу революции в области голосовых вычислений. Сегодня автономные автомобили можно испытать, прежде чем отправиться на дорогу. Машины и технологии на основе искусственного интеллекта задают будущий тренд с CNN и RNN.

Рекомендуемые статьи

Это руководство к разнице между CNN и RNN. Здесь мы также обсудим ключевые отличия CNN от RNN с помощью инфографики и сравнительной таблицы. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше -

1. Дженкинс против Бамбука с особенностями
2. Абстракция против Инкапсуляции | Топ 6 Сравнение
3. GitHub vs SVN | Основные отличия
4. Data Lake против Data Warehouse - основные отличия
5. Проектирование хранилища данных