CNN vs RNN - Aflați primele 6 comparații între CNN și RNN

Diferența dintre CNN și RNN

În acest articol, vom discuta despre diferențele majore dintre CNN și RNN. Rețelele neuronale convoluționale sunt una dintre edițiile speciale din familia rețelelor neuronale din domeniul tehnologiei informației. Își extrage numele din stratul ascuns care stă la baza grupurilor, straturilor convolutive, straturilor interconectate complete și straturilor de normalizare. Este conceput folosind metode normale de activare, funcțiile de convoluție, de pooling sunt utilizate ca funcții de activare. Rețeaua Neurală Recurentă este o variație definită care este utilizată în principal pentru procesarea limbajului natural. Într-o rețea neuronală comună, intrarea este procesată printr-un strat de intrare finit și este generată cu presupunerea de straturi de intrare complet independente.

Comparație față în față între CNN și RNN (Infografie)

Mai jos se află primele 6 comparații între CNN și RNN:

Diferențele cheie între CNN și RNN

Haideți să discutăm comparația de top dintre CNN și RNN:

Matematic, convoluția este o formulă de grupare. În CNN convoluția are loc între două matrici pentru a livra o a treia matrice de ieșire. Matricea nu este altceva decât un tablou dreptunghiular de numere stocate în coloane și rânduri. Un CNN utilizează convoluția în straturile de convoluție pentru a separa informațiile de intrare și a găsi cele reale.
Stratul convolutional este angajat într-o activitate de calcul, cum ar fi foarte complicat într-o rețea neuronală convoluțională, care acționează ca un filtru numeric care ajută computerul să găsească colțuri de imagini, zone concentrate și decolorate, contracții de culoare și alte atribute precum înălțimea imaginilor, adâncimea și pixeli împrăștiați, dimensiunea și greutatea imaginii.
Stratul de adunare este adesea încorporat între straturile de convoluție, care sunt utilizate pentru a reduce structura de reprezentare proiectată de straturile convolutive utilizate pentru a reduce componentele de memorie care permit multe straturi de convoluție.
Normalizarea constă în îmbunătățirea productivității și a constanței rețelelor neuronale. Tinde să facă intrări mai adaptabile ale stratului individual, schimbând toate intrările date la o valoare medie corespunzătoare zero și o variantă a unuia în care aceste intrări sunt considerate date regularizate. Straturile complet interconectate ajută la legarea fiecărui neuron de la un strat la alt strat.
CNN-urile sunt special concepute pentru viziunea computerului, dar ghidându-le cu datele necesare le pot modifica pentru a obține o formă avansată de imagini, muzică, vorbire, videoclipuri și text.
CNN conține nenumărate straturi de filtre sau straturi de neuroni, care este ascuns și optimizează oferind o eficiență ridicată în detectarea unei imagini, iar procesul se întâmplă din straturi interconectate. Datorită acestei caracteristici populare, ele sunt numite o buclă feedforward.
RNN are aceeași structură tradițională a rețelelor de neuroni artificiali și CNN. Au o altă partiție a memoriei care poate funcționa ca bucle de feedback. În mod similar unui creier uman, mai ales în conversații, se acordă o pondere mare redundanței datelor pentru a relaționa și înțelege propozițiile și sensul din spatele acestuia. Această caracteristică unică a RNN este utilizată pentru a prezice următorul set sau secvență de cuvinte. RNN poate fi, de asemenea, alimentat cu secvența de date care au lungimea și dimensiunea variabilă, unde CNN funcționează numai cu datele de intrare fixe.
Acum exemplul CNN este recunoașterea imaginii. Calculatorul poate citi numere. Dar cu reprezentarea imaginii de 1 și 0 și multe straturi de CNN. Analiza adâncă a rețelei de neuroni convolutivi ajută la învățarea mai multor tehnici.
Analizând fiecare strat de calcule matematice și ajutând calculatoarele să definească detaliile imaginilor în biți simultan, într-un eventual efort. Acest lucru ajută la identificarea anumitor obiecte citind unul câte unul din strat
Un RNN este o rețea neuronală cu o memorie de date activă cunoscută popular sub numele de LSTM, care poate fi aplicată la o secvență de date de intrare care ajută sistemul să prezice următorul pas al procesului. Ieșirea unor straturi interconectate este alimentată din nou la intrările stratului anterior prin crearea unei bucle de feedback. Cel mai bun scenariu pentru RNN este explicat mai jos.
Urmărirea felurilor principale ale hotelului, pe care farfuria nu trebuie repetată într-o săptămână, cum ar fi tacosurile luni, burgerii marți, pastele miercuri, pizza joi, sushi vineri. Cu ajutorul RNN, dacă „pizza” de ieșire este introdusă din nou în rețea pentru a determina mâncarea de vineri, atunci RNN ne va anunța despre următorul fel principal de mâncare este sushi, din cauza evenimentului care a avut loc periodic zilele trecute.
În aceste zile moderne, KITT-ul numit ar fi prezentat învățare profundă din rețelele convoluționale și rețelele neuronale recurente pentru a vedea, vorbi și auzi ceea ce este posibil cu CNN ca crunchere de imagine utilizate pentru vederea și RNN motoarele matematice care sunt urechi și gură pentru a pune în aplicare tipare de limbaj

Tabelul de comparație al CNN față de RNN

Tabelul de mai jos rezumă comparațiile dintre CNN și RNN:

CNN	RNN
CNN este aplicabil pentru date rare precum imaginile.	RNN este aplicabil pentru date temporare și date secvențiale.
CNN este considerat un instrument mai puternic decât RNN.	RNN are mai puține caracteristici și capabilități reduse în comparație cu CNN.
Interconectarea consumă un set finit de intrare și generează un set finit de ieșire în funcție de intrare.	RNN poate permite lungimea de intrare și lungimea de ieșire arbitrare.
CNN este un tip în sens orar al rețelei neuronale artificiale de avans cu o varietate de straturi multiple de perceptron, care este special conceput pentru a utiliza cantitatea minimă de pre-prelucrare.	RNN funcționează pe o rețea de bucle care folosește memoria lor internă pentru a gestiona secvențele de intrare arbitrare.
CNN-urile sunt speciale pentru procesarea video și procesarea imaginilor.	RNN lucrează în principal la informațiile din seriile de timp despre influența trecută a consumatorului. Analizând dacă utilizatorul urmează să vorbească sau nu.
CNN urmărește tiparele de interconectivitate între neuroni, care este inspirat de cortexul vizual animal, în care neuronii individuali sunt organizați într-un mod în care aceștia răspund la suprapunerea zonelor care ating câmpul vizual.	RNN lucrează în principal la analiza vorbirii și analiza textului.

Concluzie

CNN este viziunea vehiculelor autonome, cercetarea energiei pe fuziune și explorarea petrolului. De asemenea, este mai util în diagnosticarea mai rapidă a bolilor decât imagistica medicală. RNN este aplicat ca control vocal al Amazon Alexa, Apple Siri și asistentul Google care înțelege procesarea limbajului uman și funcționează pe principiul revoluției computerelor bazate pe voce. Astăzi mașinile autonome pot fi testate înainte de a ajunge la drum. Mașinile și tehnologiile bazate pe AI stabilesc tendința viitoare cu CNN și RNN.

Articole recomandate

Acesta este un ghid pentru diferența maximă dintre CNN și RNN. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie CNN și RNN cu infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -