CNN срещу RNN - Научете топ 6 сравнения между CNN и RNN

Разлика между CNN и RNN

В тази статия ще обсъдим основните разлики между CNN и RNN. Конволюционните невронни мрежи са едно от специалните издания в семейството на невронните мрежи в областта на информационните технологии. Той извлича името си от основния скрит слой, който се състои от обединяващи слоеве, слоести слоеве, пълни взаимосвързани слоеве и нормализиращи слоеве. Той е проектиран с помощта на нормални методи на активиране, като спирателни функции се използват функции за обединяване. Повтарящата се невронна мрежа е определена дисперсия, която се използва главно за обработка на естествен език. В обща невронна мрежа входът се обработва чрез ограничен входен слой и генерира изход с предположението за напълно независими входни слоеве.

Сравнение между главата на CNN и RNN (Инфографика)

По-долу са първите 6 сравнения между CNN и RNN:

Ключови разлики между CNN и RNN

Нека обсъдим топ сравнение между CNN и RNN:

Математически, свиването е формула за групиране. В CNN конволюцията се случва между две матрици за доставяне на трета изходна матрица. Матрицата не е нищо друго освен правоъгълен масив от числа, съхранявани в колони и редове. CNN използва намотката в слоевете, за да сегрегира входната информация и да намери действителната.
Конволюционният слой е ангажиран с изчислителна дейност като високо сложна в конволюционната невронна мрежа, която действа като цифров филтър, който помага на компютъра да намери ъгли на снимки, концентрирани и избледнели области, цветни контракции и други атрибути като височина на снимките, дълбочина и разпръснати пиксели, размер и тегло на изображението.
Слоят за обединяване често е вграден между слоевете на светене, които се използват за намаляване на структурата на представяне, проектирана от конволюционни слоеве, използвани за намаляване на компонентите на паметта, които позволяват много слоеве с конволюция.
Нормализацията е да се повиши производителността и постоянството на невронните мрежи. Той има тенденция да прави по-адаптивни входове на отделния слой, като променя всички зададени входове на съответстваща средна стойност нула и вариант на такъв, при който тези входове се считат за регулирани данни. Напълно взаимосвързаните слоеве помагат да се свърже всеки неврон от един слой към друг слой.
CNN са специално разработени за визията на компютъра, но насочването им с необходимите данни може да ги модифицира, за да получат усъвършенствана форма на изображения, музика, реч, видео и текст.
CNN съдържа безброй слоеве от филтри или невронови слоеве, което е скрито и оптимизира, като дава висока ефективност при откриване на изображение и процесът се случва от взаимосвързани слоеве. Поради тази популярна функция, те се наричат подвижен контур.
RNN има същата традиционна структура на изкуствените невронни мрежи и CNN. Те имат друг дял от паметта, който може да работи като контури за обратна връзка. Подобно на човешкия мозък, особено в разговорите, се дава голяма тежест на излишността на данните, за да се свържат и разберат изреченията и значението зад него. Тази уникална функция на RNN се използва за предсказване на следващия набор или последователност от думи. RNN може също така да се подава последователност от данни, които имат различна дължина и размер, когато CNN работи само с фиксирани входни данни.
Сега примерът на CNN е разпознаването на изображения. Компютърът може да чете числа. Но с изображението на 1 и 0 и много слоеве от CNN. Надникването в дълбочината на мрежата на Конволюционния неврон помага да научите повече техники.
Анализирайки всеки слой математически изчисления и помагайки на компютрите да определят детайлите на изображенията в битове наведнъж при евентуално усилие. Това помага да се идентифицират конкретни обекти, като се чете един по един от слоя
RNN е невронна мрежа с активна памет за данни, известна като LSTM, която може да се приложи към последователност от входни данни, която помага на системата да предвиди следващата стъпка на процеса. Изходът на някои взаимосвързани слоеве се връща отново към входовете на предишния слой чрез създаване на контур за обратна връзка. Най-добрият сценарий за RNN е обяснен по-долу.
Проследяване на основни ястия в хотела, чието ястие не бива да се повтаря след седмица като тако в понеделник, бургери във вторник, тестени изделия в сряда, пица в четвъртък, суши в петък. С помощта на RNN, ако изходната „пица“ бъде подадена отново в мрежата, за да определи блюдото в петък, тогава RNN ще ни уведоми за следващото основно ястие - суши, заради събитието, което се провежда периодично през изминалите дни.
В тези съвременни дни, нареченият KITT ще включва дълбоко учене от конволюционни мрежи и повтарящи се невронни мрежи, за да видите, говорите и чуете, което е възможно с CNN като кранове за изображения, използвани за зрение и RNN математическите двигатели, които са уши и уста за прилагане на езикови модели

Таблица за сравнение на CNN срещу RNN

Таблицата по-долу обобщава сравненията между CNN и RNN:

CNN	RNN
CNN е приложим за редки данни като изображения.	RNN е приложим за временни данни и последователни данни.
CNN се счита за по-мощен инструмент от RNN.	RNN има по-малко функции и ниски възможности в сравнение с CNN.
Взаимовръзката консумира ограничен набор от вход и генерира краен набор от изход според входа.	RNN може да позволи произволна дължина на входа и дължина на изхода.
CNN е тип изкуствена невронна мрежа по посока на часовниковата стрелка с разнообразие от множество слоеве персептрон, която е специално проектирана да използва минималното количество предварителна обработка.	RNN работи в контурната мрежа, която използва тяхната вътрешна памет за обработка на произволни входни последователности.
CNN са специални за обработка на видео и обработка на изображения.	RNN работи предимно върху информацията от времеви серии за миналото влияние на потребителя. Анализиране дали потребителят ще говори следващия или не.
CNN следва модели на взаимосвързаност между невроните, която е вдъхновена от зрителната кора на животните, където отделните неврони са организирани по начин, който реагира на припокриващи се области, обработващи зрителното поле.	RNN работи предимно върху анализ на речта и анализ на текст.

заключение

CNN е визията за автономни превозни средства, изследвания на термоядрената енергия и проучване на нефт. Освен това е по-полезно при диагностициране на заболявания по-бързо от медицински изображения. RNN се прилага като гласов контрол на Amazon Alexa, Apple Siri и асистента на Google, който разбира обработката на човешки език и работи на принципа на гласовата компютърна революция. Днес автономните автомобили могат да бъдат тествани, преди да се ударят на пътя. AI-базирани машини и технологии определят бъдещата тенденция с CNN и RNN.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за най-високата разлика между CNN срещу RNN. Тук също обсъждаме ключовите разлики между CNN и RNN с инфографика и таблица за сравнение. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече -