TensorFlow - Sự khác biệt giữa CNN và RNN

Trong chương này, chúng tôi sẽ tập trung vào sự khác biệt giữa CNN và RNN -

CNN	RNN
Nó phù hợp với dữ liệu không gian như hình ảnh.	RNN phù hợp với dữ liệu tạm thời, còn được gọi là dữ liệu tuần tự.
CNN được coi là mạnh hơn RNN.	RNN bao gồm ít tính năng tương thích hơn khi so sánh với CNN.
Mạng này nhận các đầu vào có kích thước cố định và tạo ra các đầu ra có kích thước cố định.	RNN có thể xử lý độ dài đầu vào / đầu ra tùy ý.
CNN là một loại mạng nơ-ron nhân tạo chuyển tiếp với các biến thể của các perceptron nhiều lớp được thiết kế để sử dụng lượng tiền xử lý tối thiểu.	RNN không giống như các mạng nơ-ron chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu - có thể sử dụng bộ nhớ trong của chúng để xử lý các chuỗi đầu vào tùy ý.
CNN sử dụng mô hình kết nối giữa các nơ-ron. Điều này được lấy cảm hứng từ tổ chức của vỏ não động vật, có các tế bào thần kinh riêng lẻ được sắp xếp theo cách mà chúng phản ứng với các vùng chồng chéo lên nhau trong trường thị giác.	Các mạng nơ-ron lặp lại sử dụng thông tin chuỗi thời gian - những gì người dùng nói lần cuối sẽ ảnh hưởng đến những gì họ sẽ nói tiếp theo.
CNN rất lý tưởng để xử lý hình ảnh và video.	RNN rất lý tưởng để phân tích văn bản và giọng nói.

Hình minh họa sau đây cho thấy biểu diễn giản đồ của CNN và RNN -