CNN vs RNN - Lær de 6 øverste sammenligninger mellem CNN vs RNN

Forskellen mellem CNN vs RNN

I denne artikel vil vi diskutere de største forskelle mellem CNN vs RNN. Konvolutional neurale netværk er en af de særlige udgaver i neurale netværksfamilien inden for informationsteknologi. Det udtrækker sit navn fra det underliggende skjulte lag, der består af samle lag, indviklede lag, komplette sammenkoblede lag og normaliseringslag. Det er designet ved hjælp af normale aktiveringsmetoder, konvolution, pooling-funktioner bruges som aktiveringsfunktioner. Tilbagevendende neuralt netværk er en defineret varians, der hovedsageligt anvendes til naturlig sprogbehandling. I et fælles neuralt netværk behandles input gennem et endeligt inputlag og genereres output med antagelse af helt uafhængige inputlag.

Head to Head-sammenligning mellem CNN vs RNN (Infographics)

Nedenfor er de top 6 sammenligninger mellem CNN vs RNN:

Vigtige forskelle mellem CNN vs RNN

Lad os diskutere den bedste sammenligning mellem CNN vs RNN:

Matematisk er konvolvering en grupperingsformel. I CNN's konvolution finder sted mellem to matrixer til levering af en tredje outputmatrix. Matrix er intet andet end en rektangulær række med numre gemt i kolonner og rækker. En CNN bruger konvolveringen i konvolutionslagene til at adskille inputinformationen og finde den faktiske.
Det indviklede lag beskæftiger sig med en beregningsaktivitet som meget kompliceret i et konvolutional neuralt netværk, der fungerer som et numerisk filter, der hjælper computeren med at finde hjørner af billeder, koncentrerede og falmede områder, farvekontraktioner og andre attributter som højden på billederne, dybde og pixels spredt, størrelse og vægt på billedet.
Samlingslaget er ofte indbygget mellem konvolutionslagene, der bruges til at reducere repræsentationsstrukturen designet af indviklede lag, der bruges til at reducere hukommelseskomponenterne, der tillader mange indviklede lag.
Normalisering er at øge produktiviteten og konstantenheden i neurale netværk. Det har en tendens til at give mere tilpasningsdygtige input til det enkelte lag ved at ændre alle de givne input til en tilsvarende middelværdi nul og en variant af en, hvor disse input betragtes som regulerede data. De fuldt forbundne lag er med til at forbinde hver neuron fra et lag til et andet lag.
CNN'er er specielt designet til visionen om computeren, men vejledning med nødvendige data kan ændre dem for at få en avanceret form for billeder, musik, tale, videoer og tekst.
CNN indeholder utallige lag af filtre eller neuronlag, som er skjult og optimerer, hvilket giver høj effektivitet i detektering af et billede, og processen sker fra sammenkoblede lag. På grund af denne populære funktion kaldes de en fremadrettet loop.
RNN har den samme traditionelle struktur af kunstige neuron netværk og CNN. De har en anden partition af hukommelse, der kan fungere som feedback-løkker. På samme måde som en menneskelig hjerne, især i samtaler, tildeles høj vægt til redundans af data for at relatere og forstå sætninger og betydning bag dem. Denne unikke egenskab ved RNN bruges til at forudsige det næste sæt eller rækkefølge af ord. RNN kan også mates sekvens af data, der har varierende længde og størrelse, hvor CNN kun fungerer med de faste inputdata.
Nu er eksemplet med CNN billedgenkendelse. Computeren kan læse numre. Men med billedrepræsentationen af 1 og 0 og mange lag CNN. Kig dybt i det indviklede neuronetværk hjælper med at lære flere teknikker.
Ved at analysere hvert lag matematiske beregninger og hjælpe computere med at definere detaljerne i billeder i bit ad gangen i en eventuel indsats. Dette hjælper med at identificere bestemte objekter ved at læse en efter et af laget
Et RNN er et neuralt netværk med en aktiv datahukommelse populært kendt som LSTM, som kan anvendes til en sekvens af inputdata, der hjælper systemet med at forudsige det næste trin i processen. Outputet fra nogle sammenkoblede lag føres igen tilbage til input fra det foregående lag ved at skabe en feedback loop. Det bedste scenario for RNN er forklaret nedenfor.
Sporing af hovedretter på hotellet, som skålen ikke bør gentages i en uge som taco på mandag, burgere på tirsdag, pasta på onsdag, pizza på torsdag, sushi på fredag. Ved hjælp af RNN, hvis output "pizza" igen føres ind i netværket for at bestemme fredagens skål, så vil RNN fortælle os om den næste hovedret er sushi på grund af begivenheden, der har udført med jævne mellemrum i de sidste dage.
I disse moderne dage ville den døbt KITT indeholde dyb læring fra indviklede netværk og tilbagevendende neurale netværk for at se, tale og høre, som er gjort muligt med CNN som billedknusere, der bruges til vision og RNN de matematiske motorer, der er ører og mund til at implementere sprogmønstre

Sammenligningstabel over CNN vs RNN

Nedenstående tabel nedenfor opsummerer sammenligningerne mellem CNN vs RNN:

CNN	RNN
CNN kan anvendes til sparsomme data som billeder.	RNN er relevant for midlertidige data og sekventielle data.
CNN betragtes som et mere kraftfuldt værktøj end RNN.	RNN har færre funktioner og lave kapaciteter sammenlignet med CNN.
Sammenkoblingen forbruger et begrænset sæt input og genererer et begrænset sæt output i henhold til input.	RNN kan tillade vilkårlig inputlængde og outputlængde.
CNN er en medurs retning af fremadrettet kunstigt neuralt netværk med en række forskellige lag perceptron, som er specielt designet til at udnytte den minimale mængde forforarbejdning.	RNN arbejder på et loop-netværk, der bruger deres interne hukommelse til at håndtere de vilkårlige indgangssekvenser.
CNN'er er specielle til videobehandling og billedbehandling.	RNN arbejder primært med tidsserieoplysninger om forbrugernes fortidens indflydelse. Analyser, om brugeren skal tale næste eller ikke.
CNN følger interkonnektivitetsmønstre mellem neuronerne, der er inspireret af dyrets visuelle cortex, hvor de individuelle neuroner er organiseret på en måde, som de reagerer på overlappende områder, der bevirker det synlige felt.	RNN arbejder primært med taleanalyse og tekstanalyse.

Konklusion

CNN er visionen om autonome køretøjer, fusionsenergiforskning og olieudforskning. Det er også mere nyttigt at diagnosticere sygdomme hurtigere end medicinsk billeddannelse. RNN anvendes som stemmestyring af Amazon Alexa, Apples Siri og Googles assistent, der forstår behandling af menneskers sprog og fungerer efter princippet om den stemmebaserede computervolutions. I dag kan autonome biler testes, før de rammer den på vejen. AI-baserede maskiner og teknologier sætter den fremtidige tendens med CNN og RNN.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til den største forskel mellem CNN vs RNN. Her diskuterer vi også CNN vs RNN nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -