CNN vs RNN - Poznaj 6 najlepszych porównań między CNN a RNN

Różnica między CNN a RNN

W tym artykule omówimy główne różnice między CNN a RNN. Konwolucyjne sieci neuronowe to jedna ze specjalnych edycji w rodzinie sieci neuronowych w dziedzinie technologii informatycznych. Wyodrębnia swoją nazwę z ukrytej warstwy, która składa się z warstw puli, warstw splotowych, kompletnych warstw połączonych i warstw normalizacyjnych. Został on zaprojektowany przy użyciu normalnych metod aktywacji, funkcje splotu i łączenia są używane jako funkcje aktywacji. Recurrent Neural Network to zdefiniowana wariancja stosowana głównie do przetwarzania języka naturalnego. We wspólnej sieci neuronowej dane wejściowe są przetwarzane przez skończoną warstwę wejściową i generowane dane wyjściowe przy założeniu całkowicie niezależnych warstw wejściowych.

Bezpośrednie porównanie między CNN a RNN (infografiki)

Poniżej znajduje się 6 najlepszych porównań między CNN a RNN:

Kluczowe różnice między CNN a RNN

Omówmy najlepsze porównanie między CNN a RNN:

Matematycznie splot jest formułą grupującą. W CNN splot zachodzi między dwiema matrycami w celu dostarczenia trzeciej macierzy wyjściowej. Matryca to nic innego jak prostokątna tablica liczb przechowywana w kolumnach i wierszach. CNN wykorzystuje splot w warstwach splotu do segregacji informacji wejściowych i znalezienia rzeczywistej.
Warstwa splotowa jest zaangażowana w działanie obliczeniowe, takie jak wysoko skomplikowane w konwergentnej sieci neuronowej, która działa jak filtr numeryczny, który pomaga komputerowi znaleźć rogi zdjęć, skoncentrowane i wyblakłe obszary, skurcze kolorów i inne atrybuty, takie jak wysokość zdjęć, głębokość rozproszone piksele, rozmiar i waga obrazu.
Warstwa pulująca jest często wbudowana między warstwy splotowe, które służą do zmniejszenia struktury reprezentacji zaprojektowanej przez warstwy splotowe stosowane do zmniejszenia komponentów pamięci, które pozwalają na wiele warstw splotowych.
Normalizacja ma na celu zwiększenie wydajności i stałości sieci neuronowych. Ma tendencję do tworzenia bardziej dostosowalnych danych wejściowych dla pojedynczej warstwy, zmieniając wszystkie dane wejściowe na odpowiadające im średnie wartości zero i wariant taki, w którym dane te są uważane za dane uregulowane. W pełni połączone warstwy pomagają połączyć każdy neuron z jednej warstwy do drugiej.
Sieci CNN są specjalnie zaprojektowane do wizji komputera, ale prowadzenie ich wymaganymi danymi może modyfikować je, aby uzyskać zaawansowaną formę obrazów, muzyki, mowy, wideo i tekstu.
CNN zawiera niezliczone warstwy filtrów lub warstw neuronów, które są ukryte i optymalizują, zapewniając wysoką wydajność w wykrywaniu obrazu, a proces zachodzi z połączonych warstw. Ze względu na tę popularną funkcję nazywane są pętlą sprzężenia zwrotnego.
RNN ma tę samą tradycyjną strukturę sztucznych sieci neuronowych i CNN. Mają kolejną partycję pamięci, która może działać jako pętle sprzężenia zwrotnego. Podobnie jak ludzki mózg, szczególnie w rozmowach, dużą wagę przywiązuje się do nadmiarowości danych w celu powiązania i zrozumienia zdań i znaczenia, które się za nimi kryją. Ta unikalna funkcja RNN służy do przewidywania następnego zestawu lub sekwencji słów. RNN może być również zasilany sekwencją danych o różnej długości i wielkości, przy czym CNN działa tylko ze stałymi danymi wejściowymi.
Teraz przykładem CNN jest rozpoznawanie obrazu. Komputer może odczytywać liczby. Ale z reprezentacją obrazu 1 i 0 i wieloma warstwami CNN. Rzut oka na sieć neuronów splotowych pomaga nauczyć się więcej technik.
Analizując każdą warstwę obliczeń matematycznych i pomagając komputerom zdefiniować szczegóły obrazów w bitach na raz, w ostatecznym rozrachunku. Pomaga to zidentyfikować poszczególne obiekty, czytając jeden po drugim z warstwy
RNN to sieć neuronowa z aktywną pamięcią danych, popularnie zwaną LSTM, którą można zastosować do sekwencji danych wejściowych, która pomaga systemowi przewidzieć następny etap procesu. Dane wyjściowe niektórych połączonych warstw są ponownie przesyłane z powrotem do danych wejściowych poprzedniej warstwy, tworząc pętlę sprzężenia zwrotnego. Najlepszy scenariusz dla RNN wyjaśniono poniżej.
Śledzenie głównych dań w hotelu, których danie nie powinno się powtarzać za tydzień, np. Tacos w poniedziałek, burgery we wtorek, makaron w środę, pizza w czwartek, sushi w piątek. Z pomocą RNN, jeśli wyjściowa „pizza” jest ponownie podawana do sieci w celu ustalenia piątkowego dania, RNN poinformuje nas o kolejnym głównym daniu, jakim jest sushi, z powodu wydarzenia, które odbywało się okresowo w ostatnich dniach.
W dzisiejszych czasach, nazwany KITT, obejmowałby głębokie uczenie się z sieci splotowych i nawracających sieci neuronowych, aby widzieć, mówić i słyszeć, co jest możliwe dzięki CNN jako mechanizmom obrazującym używanym do wizji, a RNN silnikom matematycznym, które są uszami i ustami do wdrożenia wzorce językowe

Tabela porównawcza CNN vs RNN

Poniższa tabela poniżej podsumowuje porównania między CNN a RNN:

CNN	RNN
CNN ma zastosowanie do rzadkich danych, takich jak obrazy.	RNN ma zastosowanie do danych tymczasowych i danych sekwencyjnych.
CNN jest uważany za potężniejsze narzędzie niż RNN.	RNN ma mniej funkcji i niskie możliwości w porównaniu do CNN.
Wzajemne połączenie zużywa skończony zestaw danych wejściowych i generuje skończony zestaw danych wyjściowych zgodnie z danymi wejściowymi.	RNN może zezwolić na dowolną długość wejściową i wyjściową.
CNN to sztuczna sieć neuronowa typu feed-forward z wieloma wielowarstwowymi perceptronami, która została specjalnie zaprojektowana w celu wykorzystania minimalnej ilości wstępnego przetwarzania.	RNN działa w sieci pętlowej, która wykorzystuje swoją pamięć wewnętrzną do obsługi dowolnych sekwencji wejściowych.
Sieci CNN są specjalne do przetwarzania wideo i przetwarzania obrazu.	RNN działa przede wszystkim na informacjach szeregów czasowych dotyczących przeszłego wpływu konsumenta. Analizowanie, czy użytkownik będzie mówił dalej, czy nie.
CNN podąża za wzorcami połączeń między neuronami, inspirowanymi korą wzrokową zwierząt, gdzie poszczególne neurony są zorganizowane w taki sposób, że reagują na zachodzące na siebie obszary zajmujące pole widzenia.	RNN działa przede wszystkim na analizie mowy i analizie tekstu.

Wniosek

CNN to wizja pojazdów autonomicznych, badań energii syntezy jądrowej i poszukiwań ropy naftowej. Jest także bardziej pomocny w diagnozowaniu chorób szybciej niż obrazowanie medyczne. RNN jest stosowany jako sterowanie głosowe Amazon Alexa, Siri firmy Apple i asystenta Google, który rozumie przetwarzanie języka ludzkiego i działa na zasadzie rewolucji komputerowej opartej na głosie. Dzisiaj samochody autonomiczne można przetestować przed uderzeniem w drogę. Maszyny i technologie oparte na sztucznej inteligencji wyznaczają przyszły trend dzięki CNN i RNN.

Polecane artykuły

Jest to wskazówka na temat największej różnicy między CNN a RNN. Tutaj omawiamy także różnice między CNN a RNN za pomocą infografiki i tabeli porównawczej. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -