TensorFlow - CNN- und RNN-Unterschied

In diesem Kapitel konzentrieren wir uns auf den Unterschied zwischen CNN und RNN -

CNN	RNN
Es eignet sich für räumliche Daten wie Bilder.	RNN eignet sich für zeitliche Daten, auch sequentielle Daten genannt.
CNN gilt als leistungsfähiger als RNN.	RNN bietet im Vergleich zu CNN eine geringere Funktionskompatibilität.
Dieses Netzwerk verwendet Eingaben mit fester Größe und generiert Ausgaben mit fester Größe.	RNN kann beliebige Eingabe- / Ausgabelängen verarbeiten.
CNN ist eine Art künstliches neuronales Feed-Forward-Netzwerk mit Variationen von mehrschichtigen Perzeptronen, die so ausgelegt sind, dass nur minimale Vorverarbeitungsmengen verwendet werden.	RNN kann im Gegensatz zu Feed-Forward-Neuronalen Netzen ihren internen Speicher verwenden, um beliebige Sequenzen von Eingaben zu verarbeiten.
CNNs verwenden Konnektivitätsmuster zwischen den Neuronen. Dies ist inspiriert von der Organisation des visuellen Kortex des Tieres, dessen einzelne Neuronen so angeordnet sind, dass sie auf überlappende Bereiche reagieren, die das Gesichtsfeld kacheln.	Wiederkehrende neuronale Netze verwenden Zeitreiheninformationen. Was ein Benutzer zuletzt gesprochen hat, wirkt sich auf das aus, was er als Nächstes spricht.
CNNs sind ideal für die Bild- und Videoverarbeitung.	RNNs sind ideal für die Text- und Sprachanalyse.

Die folgende Abbildung zeigt die schematische Darstellung von CNN und RNN -