CNN vs RNN - Naučte se nejlepších 6 srovnání mezi CNN vs RNN

Rozdíl mezi CNN vs RNN

V tomto článku budeme diskutovat hlavní rozdíly mezi CNN a RNN. Konvoluční neuronové sítě jsou jedním ze zvláštních vydání rodiny neuronových sítí v oblasti informačních technologií. Extrahuje své jméno z skryté vrstvy, která se skládá ze sdružovacích vrstev, konvolučních vrstev, kompletních vzájemně propojených vrstev a normalizačních vrstev. Je navržen pomocí běžných aktivačních metod, jako aktivační funkce se používají konvoluce, sdružovací funkce. Rekurentní neuronová síť je definovaná variance, která se používá hlavně pro zpracování přirozeného jazyka. Ve společné neuronové síti je vstup zpracováván konečnou vstupní vrstvou a generován výstup za předpokladu zcela nezávislých vstupních vrstev.

Srovnání hlava-hlava mezi CNN vs RNN (infografika)

Níže je prvních 6 srovnání mezi CNN a RNN:

Klíčové rozdíly mezi CNN a RNN

Pojďme diskutovat o nejlepším srovnání mezi CNN vs RNN:

Matematicky je konvoluce skupinovým vzorcem. V CNN dochází ke konvoluci mezi dvěma maticemi pro dodání třetí výstupní matice. Matice není nic jiného než obdélníkové pole čísel uložených ve sloupcích a řádcích. CNN využívá konvoluci ve vrstvách konvoluce k oddělení vstupních informací a nalezení skutečné.
Konvoluční vrstva se zabývá výpočtovou činností, jako je vysoce komplikovaná v konvoluční neuronové síti, která funguje jako numerický filtr, který pomáhá počítači najít rohy obrázků, koncentrované a vybledlé oblasti, barevné kontrakce a další atributy, jako je výška obrázků, hloubka a rozptýlené pixely, velikost a hmotnost obrázku.
Spojovací vrstva je často zabudována mezi konvoluční vrstvy, které se používají ke snížení struktury reprezentace navržené konvolučními vrstvami používanými ke snížení paměťových komponent, které umožňují mnoho konvolučních vrstev.
Normalizace má zvýšit produktivitu a stálost neuronových sítí. Má tendenci vytvářet přizpůsobivější vstupy jednotlivé vrstvy změnou všech daných vstupů na odpovídající střední hodnotu nula a variantu jedné, ve které jsou tyto vstupy považovány za regularizovaná data. Plně propojené vrstvy pomáhají propojit každý neuron z jedné vrstvy do druhé vrstvy.
CNN jsou speciálně navrženy pro vizi počítače, ale vedení je s požadovanými daty je může upravit tak, aby získaly pokročilou formu obrázků, hudby, řeči, videa a textu.
CNN obsahuje nespočetné vrstvy filtrů nebo neuronových vrstev, které jsou skryty a optimalizovány, což poskytuje vysokou účinnost při detekci obrazu a proces se děje z propojených vrstev. Kvůli této populární funkci se nazývají přímočará smyčka.
RNN má stejnou tradiční strukturu umělých neuronových sítí a CNN. Mají další oddíl paměti, který může fungovat jako zpětnovazební smyčky. Podobně jako lidský mozek, zejména při konverzacích, je věnována vysoká nadbytečnost dat, která mají vztah a porozumět větám a významům za nimi. Tato jedinečná vlastnost RNN se používá k predikci další sady nebo posloupnosti slov. RNN může být také napájena posloupností dat, která mají různou délku a velikost, kde CNN pracuje pouze s pevnými vstupními daty.
Příkladem CNN je nyní rozpoznávání obrázků. Počítač umí číst čísla. Ale s obrázkem reprezentace 1 a 0 a mnoha vrstvami CNN. Peek deep of Convolutional neuron network pomáhá naučit se více technik.
Analýzou každé vrstvy matematických výpočtů a pomoci počítačům definovat podrobnosti obrázků v bitech najednou v eventuálním úsilí. To pomáhá identifikovat konkrétní objekty čtením jednoho po druhém z vrstvy
RNN je neuronová síť s aktivní datovou pamětí známou jako LSTM, která může být aplikována na sekvenci vstupních dat, která pomáhá systému předpovídat další krok procesu. Výstup některých propojených vrstev je zpětně přiváděn zpět na vstupy předchozí vrstvy vytvořením zpětné vazby. Nejlepší scénář pro RNN je vysvětlen níže.
Sledování hlavních jídel v hotelu, které by se nemělo opakovat za týden, jako je tacos v pondělí, hamburgery v úterý, těstoviny ve středu, pizza ve čtvrtek, sushi v pátek. S pomocí RNN, pokud je výstup „pizza“ přiváděn znovu do sítě k určení pátečního jídla, RNN nás informuje o dalším hlavním pokrmu sushi, kvůli události, která se pravidelně provádí v minulých dnech.
V dnešních moderních dobách by dabovaný KITT obsahoval hluboké učení z konvolučních sítí a opakujících se neuronových sítí, aby viděl, mluvil a slyšel, což je možné díky CNN jako obrazovým cruncherům používaným pro vidění a RNN matematickým motorům, které jsou ušima a ústy k implementaci jazykové vzorce

Srovnávací tabulka CNN vs. RNN

Níže uvedená tabulka shrnuje srovnání mezi CNN a RNN:

CNN	RNN
CNN je použitelný pro řídká data, jako jsou obrázky.	RNN je použitelná pro dočasná data a sekvenční data.
CNN je považován za výkonnější nástroj než RNN.	RNN má v porovnání s CNN méně funkcí a nízkých schopností.
Propojení spotřebovává konečnou sadu vstupů a generuje konečnou sadu výstupů podle vstupu.	RNN může povolit libovolnou vstupní délku a výstupní délku.
CNN je typ dopředné umělé neuronové sítě ve směru hodinových ručiček s řadou více vrstev perceptronu, který je speciálně navržen pro využití minimálního množství předběžného zpracování.	RNN pracuje na smyčkové síti, která používá svou vnitřní paměť k zpracování libovolných vstupních sekvencí.
CNN jsou speciální pro zpracování videa a zpracování obrazu.	RNN pracuje především na časové řadě informací o minulém vlivu spotřebitele. Analýza, zda uživatel bude mluvit příští nebo ne.
CNN sleduje vzory vzájemného propojení mezi neurony, které jsou inspirovány zvířecí vizuální kůrou, kde jsou jednotlivé neurony uspořádány tak, že reagují na překrývající se oblasti obdělávající zorné pole.	RNN pracuje především na analýze řeči a analýze textu.

Závěr

CNN je vize autonomních vozidel, výzkumu energie jaderné syntézy a průzkumu ropy. Pomáhá také při diagnostice nemocí rychleji než lékařské zobrazování. RNN se používá jako hlasové ovládání Amazonu Alexa, Apple Siriho a asistenta společnosti Google, který rozumí zpracování lidského jazyka a pracuje na principu hlasové počítačové revoluce. Autonomní auta dnes mohou být vyzkoušena před tím, než je udeří na silnici. Stroje a technologie založené na AI určují budoucí trend s CNN a RNN.

Doporučené články

Toto je průvodce největším rozdílem mezi CNN a RNN. Zde diskutujeme také klíčové rozdíly CNN vs RNN s infografikou a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v následujících článcích -