CNN проти RNN - Дізнайтеся про найкращі 6 порівнянь між CNN та RNN | Розробка програмного забезпечення 2025

Різниця між CNN і RNN

У цій статті ми обговоримо основні відмінності між CNN та RNN. Конволюційні нейронні мережі - це одне із спеціальних видань сімейства нейронних мереж у галузі інформаційних технологій. Він отримує свою назву з нижнього прихованого шару, який складається з об'єднання шарів, згорткових шарів, повних взаємопов'язаних шарів і шарів нормалізації. Він розроблений з використанням звичайних методів активації, згортання, об'єднання функцій використовуються як функції активації. Рекурентна нейронна мережа - це визначена дисперсія, яка в основному використовується для обробки природних мов. У загальній нейронній мережі вхід обробляється через кінцевий вхідний шар і генерується вихід з припущенням повністю незалежних вхідних шарів.

Порівняння «голова до голови» між CNN та RNN (Інфографіка)

Нижче наведено найкращі 6 порівнянь між CNN та RNN:

Ключові відмінності між CNN та RNN

Давайте обговоримо найкраще порівняння між CNN та RNN:

Математично конволюція - це формулювання групування. У CNN відбувається згортання між двома матрицями для отримання третьої вихідної матриці. Матриця - це не що інше, як прямокутний масив чисел, що зберігаються у стовпцях та рядках. CNN використовує згортку в шарах згортки для поділу вхідної інформації та пошуку фактичної.
Звитий шар займається обчислювальною діяльністю, як високий складний у нейромережі конволюційну нейрологію, який виконує функцію числового фільтра, що допомагає комп'ютеру знаходити кути зображень, концентровані та зів’ялі ділянки, стиснення кольорів та інші атрибути, такі як висота зображень, глибина і розсіяні пікселі, розмір і вага зображення.
Шар об'єднання часто вбудовується між шарами згортки, які використовуються для зменшення структури представлення, розробленої конволюційними шарами, що використовуються для зменшення компонентів пам'яті, що дозволяють отримати багато звивистих шарів.
Нормалізація полягає у підвищенні продуктивності та постійності нейронних мереж. Він прагне робити більш адаптовані входи окремих шарів, змінюючи всі задані входи на відповідне середнє значення нульове і варіант, у якому ці входи розглядаються як регульовані дані. Повністю взаємопов'язані шари допомагають зв’язати кожен нейрон від одного шару до іншого.
CNN розроблені спеціально для бачення комп'ютера, але, керуючи ними необхідними даними, можна модифікувати їх для отримання розширеної форми зображень, музики, мови, відео та тексту.
CNN містить незліченну кількість шарів фільтрів або шарів нейронів, що приховано і оптимізує, що забезпечує високу ефективність у виявленні зображення, і процес відбувається з взаємопов'язаних шарів. Через цю популярну особливість вони називаються циклом подачі.
RNN має однакову традиційну структуру мереж штучних нейронів і CNN. У них є ще один розділ пам'яті, який може працювати як петлі зворотного зв'язку. Так само, як і людський мозок, особливо в розмовах, велика вага приділяється надмірності даних, щоб співвідносити і зрозуміти пропозиції, що знаходяться за ним. Ця унікальна особливість RNN використовується для прогнозування наступного набору або послідовності слів. RNN може також подавати послідовність даних, що мають різну довжину і розмір, коли CNN працює лише з фіксованими вхідними даними.
Тепер приклад CNN - розпізнавання зображень. Комп’ютер може читати цифри. Але із зображенням 1 і 0 та багатьма шарами CNN. Зазирнути глибоко в мережу конволюційного нейрона допомагає вивчити більше методик.
Аналізуючи кожен шар математичних обчислень та допомагаючи комп'ютерам визначати деталі зображень у бітах одночасно з можливим зусиллям. Це допомагає ідентифікувати конкретні об'єкти, читаючи один за одним шару
RNN - це нейронна мережа з активною пам'яттю даних, широко відомою як LSTM, яка може бути застосована до послідовності вхідних даних, яка допомагає системі передбачити наступний крок процесу. Вихід деяких взаємопов'язаних шарів знову повертається на входи попереднього шару, створюючи цикл зворотного зв'язку. Найкращий сценарій для RNN пояснюється нижче.
Відстеження основних страв у готелі, які блюдо не слід повторювати протягом тижня, як тако в понеділок, гамбургери у вівторок, макарони в середу, піца в четвер, суші в п’ятницю. За допомогою RNN, якщо вихідна "піца" знову подається в мережу, щоб визначити страву в п'ятницю, тоді RNN повідомить нам про наступну основну страву - суші, через подію, яка періодично проводилася в минулі дні.
У ці сучасні дні, що отримав назву KITT, буде функціонувати глибоке навчання з конволюційних мереж та періодичних нейронних мереж, щоб побачити, говорити і чути, що стало можливим за допомогою CNN як кронштейнів зображень, що використовуються для зору і RNN, математичних двигунів, які вухами і ротом реалізують мовні зразки

Таблиця порівняння CNN проти RNN

Наведена нижче таблиця підсумовує порівняння між CNN та RNN:

CNN	RNN
CNN застосовано для розріджених даних, таких як зображення.	RNN застосовується для тимчасових даних та послідовних даних.
CNN вважається більш потужним інструментом, ніж RNN.	RNN має менше функцій і низькі можливості порівняно з CNN.
Взаємозв'язок споживає кінцевий набір вхідних даних і генерує кінцевий набір виходу відповідно до вводу.	RNN може дозволити довільну довжину введення та довжину виходу.
CNN - це тип штучної нейронної мережі за годинниковою стрілкою за годинниковою стрілкою з різноманітними безліччю шарів персептрону, який спеціально розроблений для використання мінімальної кількості попередньої обробки.	RNN працює в мережі циклу, яка використовує свою внутрішню пам'ять для обробки довільних послідовностей введення.
CNN - спеціальні для обробки відео та обробки зображень.	RNN працює насамперед над інформацією часових рядів про минулий вплив споживача. Аналізуючи, чи збирається користувач поговорити далі чи ні.
CNN дотримується моделей взаємозв'язку між нейронами, який надихається зоровою корою тварин, де окремі нейрони організовані таким чином, що вони реагують на ділянки, що перекриваються, обробляючи поле зору.	RNN працює головним чином над мовленнєвим аналізом та аналізом тексту.

Висновок

CNN - це бачення автономних транспортних засобів, досліджень термоядерної енергії та розвідки нафти. Це також корисніше діагностувати захворювання швидше, ніж медичне зображення. RNN застосовується як голосовий контроль Amazon Alexa, Apple Siri та помічника Google, який розуміє обробку людської мови та працює за принципом революції обчислень на основі голосу. Сьогодні автономні машини можна протестувати, перш ніж потрапити на дорогу. Машини та технології на базі AI задають майбутній тренд із CNN та RNN.