CNN vs RNN - Lær de 6 beste sammenligningene mellom CNN vs RNN

Forskjellen mellom CNN vs RNN

I denne artikkelen vil vi diskutere de viktigste forskjellene mellom CNN vs RNN. Konvolusjonelle nevrale nettverk er en av spesialutgavene i familien nevrale nettverk innen informasjonsteknologi. Den trekker ut navnet sitt fra det underliggende skjulte laget som består av samlingslag, sammenvevende lag, komplette sammenkoblede lag og normaliseringslag. Det er designet ved bruk av normale aktiveringsmetoder, konvolusjon, poolingfunksjoner brukes som aktiveringsfunksjoner. Recurrent Neural Network er en definert varians som hovedsakelig brukes til naturlig språkbehandling. I et felles nevralt nettverk blir inngangen behandlet gjennom et begrenset inngangssjikt og generert output med forutsetning av helt uavhengige inngangslag.

Head to Head Sammenligning mellom CNN vs RNN (Infographics)

Nedenfor er de 6 beste sammenligningene mellom CNN vs RNN:

Viktige forskjeller mellom CNN vs RNN

La oss diskutere den beste sammenligningen mellom CNN vs RNN:

Matematisk er konvolusjon en grupperingsformel. I CNNs oppløsning skjer mellom to matriser for å levere en tredje utgangsmatrise. Matrise er ikke annet enn en rektangulær rekke med tall lagret i kolonner og rader. En CNN bruker konvolveringen i konvolusjonslagene for å skille innspillinformasjonen og finne den faktiske.
Det konvolusjonelle laget er involvert i en beregningsaktivitet som høy komplisert i et convolutional nevralt nettverk som fungerer som et numerisk filter som hjelper datamaskinen med å finne hjørner av bilder, konsentrerte og falmede områder, fargekontraksjoner og andre attributter som høyden på bildene, dybde og spredte piksler, størrelse og vekt på bildet.
Bassengsjiktet er ofte innebygd mellom konvolusjonslagene som blir brukt til å redusere representasjonsstrukturen designet av krumningslag som brukes for å redusere minnekomponenter som tillater mange konvolusjonelle lag.
Normalisering er å øke produktiviteten og konstansen i nevrale nettverk. Det har en tendens til å gi mer tilpasningsdyktige innganger av det enkelte lag ved å endre alle de gitte inngangene til en tilsvarende middelverdi null og en variant av en der disse inngangene blir betraktet som regulariserte data. De fullt sammenkoblede lagene er med på å koble hvert nevron fra et lag til et annet lag.
CNN-er er spesielt designet for visjonen av datamaskinen, men å veilede dem med nødvendige data kan endre dem for å få en avansert form for bilder, musikk, tale, videoer og tekst.
CNN inneholder utallige filtre lag eller nevronlag som er skjult og optimaliserer og gir høy effektivitet i å oppdage et bilde og prosessen skjer fra sammenkoblede lag. På grunn av denne populære funksjonen kalles de en feedforward loop.
RNN har den samme tradisjonelle strukturen som kunstige nevronenettverk og CNN. De har en annen partisjon av minnet som kan fungere som tilbakemeldingsløkker. På samme måte som en menneskelig hjerne, spesielt i samtaler, blir det lagt vekt på overflødighet av data for å relatere og forstå setningene og meningen bak. Denne unike egenskapen til RNN brukes til å forutsi neste sett eller ordrekke. RNN kan også mates sekvens av data som har varierende lengde og størrelse, der CNN kun opererer med de faste inndataene.
Nå er eksemplet med CNN bildegjenkjenning. Datamaskinen kan lese tall. Men med bilderepresentasjonen av 1 og 0 og mange lag med CNN. Kikket dypt i det involverte nevronenettverket hjelper deg med å lære flere teknikker.
Ved å analysere hvert lag med matematiske beregninger og hjelpe datamaskiner med å definere detaljene i bilder i biter om gangen i en eventuell innsats. Dette hjelper til med å identifisere bestemte objekter ved å lese en etter ett av laget
En RNN er et nevralt nettverk med et aktivt dataminne populært kjent som LSTM som kan brukes til en sekvens av inndata som hjelper systemet med å forutsi neste trinn i prosessen. Utgangen fra noen sammenkoblede lag føres tilbake til innganger fra det foregående laget ved å lage en tilbakemeldingssløyfe. Det beste scenariet for RNN blir forklart nedenfor.
Sporing av hovedretter på hotellet som retten ikke bør gjentas på en uke som elendige på mandag, burgere på tirsdag, pasta på onsdag, pizza på torsdag, sushi på fredag. Ved hjelp av RNN hvis output "pizza" mates inn igjen i nettverket for å bestemme fredagens rett, så vil RNN gi oss beskjed om neste hovedrett er sushi, på grunn av hendelsen som har gjennomført med jevne mellomrom de siste dagene.
I disse moderne dager ville den kalt KITT inneholde dyp læring fra innviklede nettverk og tilbakevendende nevrale nettverk for å se, snakke og høre som er gjort mulig med CNN som bildeknusere som brukes til syn og RNN de matematiske motorene som er ører og munn til å implementere språkmønstre

Sammenligningstabell for CNN vs RNN

Tabellen nedenfor oppsummerer sammenligningene mellom CNN vs RNN:

CNN	RNN
CNN er aktuelt for sparsomme data som bilder.	RNN er aktuelt for midlertidige data og sekvensielle data.
CNN regnes som et kraftigere verktøy enn RNN.	RNN har færre funksjoner og lave funksjoner sammenlignet med CNN.
Samtrafikken bruker et begrenset sett med inngang og genererer et begrenset sett med utdata i henhold til inngangen.	RNN kan tillate vilkårlig inngangslengde og utgangslengde.
CNN er en klokkertype av fremadrettet kunstig nevralt nettverk med en rekke flere lag perceptron som er spesielt designet for å utnytte minimumsmengden forbehandling.	RNN jobber på et sløyfenettverk som bruker deres interne minne til å håndtere de vilkårlige inngangssekvensene.
CNN-er er spesielle for videobehandling og bildebehandling.	RNN arbeider først og fremst med tidsserieinformasjon om forbrukerens tidligere påvirkning. Analyser om brukeren skal snakke videre eller ikke.
CNN følger samtrafikkmønstre mellom nevronene som er inspirert av dyrets visuelle cortex, der de individuelle nevronene er organisert på en måte som de reagerer på overlappende områder som hjelper det visuelle feltet.	RNN jobber først og fremst med taleanalyse og tekstanalyse.

Konklusjon

CNN er visjonen om autonome kjøretøy, fusjonsenergiforskning og oljeleting. Det er også mer nyttig å diagnostisere sykdommer raskere enn medisinsk avbildning. RNN brukes som stemmekontroll av Amazon Alexa, Apples Siri og Googles assistent som forstår prosessering av menneskers språk og fungerer etter prinsippet om den stemmebaserte databehandlingsrevolusjonen. I dag kan autonome biler testes før du slår den på veien. AI-baserte maskiner og teknologier setter den fremtidige trenden med CNN og RNN.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til toppforskjellen mellom CNN vs RNN. Her diskuterer vi også CNN vs RNN viktige forskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -