CNN vs RNN - Lär dig de 6 bästa jämförelserna mellan CNN och RNN

Skillnaden mellan CNN vs RNN

I den här artikeln kommer vi att diskutera de stora skillnaderna mellan CNN vs RNN. Konvolutional neurala nätverk är en av specialutgåvorna i neurala nätverksfamiljen inom området informationsteknik. Det extraherar sitt namn från det underliggande dolda lagret som består av poollager, sammankopplade lager, kompletta sammankopplade lager och normaliseringslager. Det är utformat med normala aktiveringsmetoder, konvolvering, poolningsfunktioner används som aktiveringsfunktioner. Återkommande neuralt nätverk är en definierad varians som huvudsakligen används för naturligt språkbearbetning. I ett gemensamt neuralt nätverk bearbetas ingången genom ett begränsat inmatningsskikt och genereras utmatning med antagandet om helt oberoende inmatningsskikt.

Head to Head Jämförelse mellan CNN vs RNN (Infographics)

Nedan är de 6 bästa jämförelserna mellan CNN vs RNN:

Viktiga skillnader mellan CNN vs RNN

Låt oss diskutera den bästa jämförelsen mellan CNN vs RNN:

Matematiskt är konvolution en gruppformel. I CNN: s upplösning sker mellan två matriser för att leverera en tredje utgångsmatris. Matris är inget annat än en rektangulär matris med nummer lagrade i kolumner och rader. En CNN använder upplösningen i upplösningslagen för att segregera inmatningsinformationen och hitta den faktiska.
Konvolutionallagret bedriver en beräkningsaktivitet som är mycket komplicerat i ett Convolutional neuralt nätverk som fungerar som ett numeriskt filter som hjälper datorn att hitta hörn av bilder, koncentrerade och bleknade områden, färgkontraktioner och andra attribut som bildernas höjd, djup och pixlar spridda, storlek och vikt på bilden.
Samlingslagret är ofta inbyggt mellan de upplindande lagren som används för att minska representationsstrukturen utformad av sammankopplingslager som används för att minska minneskomponenterna som tillåter många invändiga lager.
Normalisering är att öka produktiviteten och konstansen hos neurala nätverk. Det tenderar att göra mer anpassningsbara ingångar i det enskilda lagret genom att ändra alla givna ingångar till ett motsvarande medelvärde noll och en variant av en där dessa ingångar betraktas som reguljära data. De helt sammankopplade skikten hjälper till att länka varje neuron från ett lager till ett annat lager.
CNN: er är speciellt utformade för visionen om datorn, men att leda dem med nödvändig data kan modifiera dem för att få en avancerad form av bilder, musik, tal, videor och text.
CNN innehåller otaliga filterfilter eller neuronlager som är dolda och optimerar vilket ger hög effektivitet när det gäller att upptäcka en bild och processen sker från sammankopplade lager. På grund av denna populära funktion kallas de en feedforward loop.
RNN har samma traditionella struktur som konstgjorda nervnätverk och CNN. De har en annan partition av minnet som kan fungera som återkopplingsslingor. På samma sätt som en mänsklig hjärna, särskilt i samtal, läggs hög vikt på redundans av data för att relatera och förstå meningarna och meningen bakom det. Denna unika egenskap hos RNN används för att förutsäga nästa uppsättning eller ordföljd. RNN kan också matas sekvens av data som har varierande längd och storlek, där CNN endast fungerar med den fasta ingångsdata.
Nu är exemplet med CNN bildigenkänning. Datorn kan läsa siffror. Men med bildrepresentationen av 1 och 0 och många lager av CNN. Titten djupt i nätverket Convolutional neuron hjälper till att lära sig fler tekniker.
Genom att analysera varje lager av matematiska beräkningar och hjälpa datorer att definiera detaljerna för bilder i bitar åt gången i en eventuell ansträngning. Detta hjälper till att identifiera specifika objekt genom att läsa en efter ett av skiktet
Ett RNN är ett neuralt nätverk med ett aktivt dataminne populärt känt som LSTM som kan appliceras på en sekvens av inmatningsdata som hjälper systemet att förutsäga nästa steg i processen. Utgången från vissa sammankopplade skikt matas tillbaka till ingångar från det tidigare lagret genom att skapa en återkopplingsslinga. Det bästa scenariot för RNN förklaras nedan.
Spårning av huvudrätter på hotellet som skålen inte ska upprepas på en vecka som taco på måndag, hamburgare på tisdag, pasta på onsdag, pizza på torsdag, sushi på fredag. Med hjälp av RNN om output "pizza" matas in igen i nätverket för att bestämma fredagens maträtt, så kommer RNN att låta oss veta om nästa huvudrätt är sushi på grund av händelsen som har genomförts regelbundet under tidigare dagar.
I denna moderna tid skulle den kallade KITT innehålla djup inlärning från invändiga nätverk och återkommande nervnätverk för att se, prata och höra vilket görs möjligt med CNN som bildkrossare som används för vision och RNN de matematiska motorerna som är öron och mun för att implementera språkmönster

Jämförelsetabell för CNN vs RNN

Tabellen nedan sammanfattar jämförelserna mellan CNN vs RNN:

CNN	RNN
CNN är tillämplig för glesa data som bilder.	RNN är tillämplig för tillfälliga data och sekventiella data.
CNN betraktas som ett kraftfullare verktyg än RNN.	RNN har färre funktioner och låg kapacitet jämfört med CNN.
Samtrafiken förbrukar en ändlig uppsättning ingångar och genererar en begränsad uppsättning utdata enligt ingången.	RNN kan tillåta godtycklig ingångslängd och utgångslängd.
CNN är en medurs typ av framåtriktat artificiellt neuralt nätverk med en mängd olika skikt av perceptron som är speciellt konstruerad för att utnyttja den minsta mängden förbehandling.	RNN arbetar i ett slingnätverk som använder deras interna minne för att hantera godtyckliga insekvenser.
CNN: er är speciella för videobearbetning och bildbehandling.	RNN arbetar främst med tidsserierinformation om konsumentens tidigare inflytande. Analysera om användaren ska prata nästa eller inte.
CNN följer samtrafikmönster mellan neuronerna som är inspirerade av djurens visuella cortex, där de enskilda neuronerna är organiserade på ett sätt som de svarar på överlappande områden som stödjer synfältet.	RNN arbetar främst med talanalys och textanalys.

Slutsats

CNN är visionen om autonoma fordon, fusionsenergiforskning och oljeprospektering. Det är också bättre att diagnostisera sjukdomar snabbare än medicinsk avbildning. RNN används som röststyrning av Amazon Alexa, Apples Siri och Googles assistent som förstår mänskligt språkbearbetning och fungerar enligt principen för den röstbaserade datorevolutionen. Idag kan autonoma bilar testas innan du slår den på vägen. AI-baserade maskiner och tekniker ställer den framtida trenden med CNN och RNN.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till den bästa skillnaden mellan CNN vs RNN. Här diskuterar vi också CNN vs RNN viktiga skillnader med infografik och jämförelse tabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -