CNN vs RNN Naučte sa 6 najlepších porovnaní medzi CNN a RNN

Rozdiel medzi CNN vs RNN

V tomto článku sa budeme venovať hlavným rozdielom medzi CNN a RNN. Konvolučné neurónové siete sú jedným zo špeciálnych vydaní rodiny neurónových sietí v oblasti informačných technológií. Extrahuje svoj názov z podkladovej skrytej vrstvy, ktorá pozostáva zo združovacích vrstiev, konvolučných vrstiev, kompletných vzájomne prepojených vrstiev a normalizačných vrstiev. Je navrhnutý pomocou bežných aktivačných metód, ako aktivačné funkcie sa používajú konvolúcie, spoločné funkcie. Opakujúca sa neurónová sieť je definovaná odchýlka, ktorá sa používa hlavne na spracovanie prirodzeného jazyka. V bežnej neurónovej sieti je vstup spracovávaný cez konečnú vstupnú vrstvu a generovaný výstup za predpokladu úplne nezávislých vstupných vrstiev.

Porovnanie medzi hlavami medzi CNN a RNN (infografika)

Nižšie je uvedených šesť najlepších porovnaní medzi CNN a RNN:

Kľúčové rozdiely medzi CNN a RNN

Predstavme si najlepšie porovnanie medzi CNN a RNN:

Matematicky je konvolúcia zoskupovacím vzorcom. Pri CNN dochádza ku konvolúcii medzi dvoma maticami, aby sa poskytla tretia výstupná matica. Matica nie je nič iné ako obdĺžnikové pole čísel uložených v stĺpcoch a riadkoch. CNN využíva konvolúciu vo vrstvách konvolúcie na oddelenie vstupných informácií a nájdenie skutočnej.
Konvolučná vrstva sa zaoberá výpočtovou činnosťou, ktorá je veľmi komplikovaná v konvolučnej neurónovej sieti, ktorá funguje ako číselný filter, ktorý pomáha počítaču nájsť rohy obrázkov, koncentrované a vyblednuté oblasti, farebné kontrakcie a ďalšie atribúty, ako je výška obrázkov, hĺbka. a rozptýlené pixely, veľkosť a hmotnosť obrázka.
Spojovacia vrstva je často zabudovaná medzi konvolučnými vrstvami, ktoré sa používajú na zníženie štruktúry reprezentácie navrhnutej konvolučnými vrstvami, ktoré sa používajú na zníženie komponentov pamäte, ktoré umožňujú mnoho konvolučných vrstiev.
Normalizácia má zvýšiť produktivitu a stálosť neurónových sietí. Má tendenciu vytvárať prispôsobivejšie vstupy jednotlivých vrstiev zmenou všetkých daných vstupov na zodpovedajúcu strednú hodnotu nula a variantu variantu, v ktorom sa tieto vstupy považujú za regularizované údaje. Plne prepojené vrstvy pomáhajú prepojiť každý neurón z jednej vrstvy do druhej.
CNN sú špeciálne navrhnuté pre zrak počítača, vedenie ich pomocou požadovaných údajov ich však môže upraviť tak, aby sa získali pokročilé formy obrázkov, hudby, reči, videa a textu.
CNN obsahuje nespočetné vrstvy filtrov alebo neurónových vrstiev, ktoré sú skryté a optimalizujú poskytujú vysokú účinnosť pri detekcii obrazu a proces sa deje z vzájomne prepojených vrstiev. Z dôvodu tejto obľúbenej funkcie sa nazývajú spätná slučka.
RNN má rovnakú tradičnú štruktúru umelých neurónových sietí a CNN. Majú ďalšiu oblasť pamäte, ktorá môže fungovať ako slučky spätnej väzby. Podobne ako ľudský mozog, najmä pri rozhovoroch, sa kladie veľký dôraz na nadbytočnosť údajov, ktoré sa týkajú a chápajú vety a význam za nimi. Táto jedinečná vlastnosť RNN sa používa na predpovedanie ďalšej sady alebo postupnosti slov. RNN môže byť tiež napájaná postupnosťou dát, ktoré majú rôznu dĺžku a veľkosť, kde CNN pracuje iba s pevnými vstupnými údajmi.
Príkladom CNN je teraz rozpoznávanie obrázkov. Počítač dokáže čítať čísla. Ale s obrázkom 1 a 0 a mnohými vrstvami CNN. Hlboká hĺbka konvolučnej neurónovej siete pomáha naučiť sa viac techník.
Analýzou každej vrstvy matematických výpočtov a pomocou počítačov pri definovaní detailov obrázkov v bitoch v čase v prípade potreby. To pomáha pri identifikácii konkrétnych objektov čítaním jednej z vrstiev
RNN je neurónová sieť s aktívnou dátovou pamäťou všeobecne známou ako LSTM, ktorá sa môže použiť na postupnosť vstupných údajov, ktorá pomáha systému predpovedať ďalší krok procesu. Výstup niektorých vzájomne prepojených vrstiev sa opäť privádza späť na vstupy predchádzajúcej vrstvy vytvorením slučky spätnej väzby. Najlepší scenár pre RNN je vysvetlený nižšie.
Sledovanie hlavných jedál v hoteli, ktoré by sa nemali opakovať o týždeň ako taco v pondelok, hamburgery v utorok, cestoviny v stredu, pizza vo štvrtok, sushi v piatok. S pomocou RNN, ak sa výstup „pizza“ znovu privádza do siete na určenie piatkového jedla, RNN nás informuje o nasledujúcom hlavnom jedle suši, kvôli udalosti, ktorá sa pravidelne vykonávala v posledných dňoch.
V dnešných moderných dňoch by dabovaný KITT obsahoval hlboké učenie sa z konvolučných sietí a opakujúcich sa neurónových sietí, aby sa dalo vidieť, hovoriť a počuť, čo je možné pomocou CNN ako obrazových cruncherov používaných na videnie a RNN matematických motorov, ktoré sú ušami a ústami na implementáciu jazykové vzorce

Porovnávacia tabuľka CNN vs RNN

V nasledujúcej tabuľke sú zhrnuté porovnania medzi CNN a RNN:

CNN	RNN
CNN je použiteľný pre riedke dáta, ako sú obrázky.	RNN je použiteľná pre dočasné údaje a sekvenčné údaje.
CNN sa považuje za výkonnejší nástroj ako RNN.	RNN má v porovnaní s CNN menej funkcií a nízkych schopností.
Prepojenie spotrebuje konečnú množinu vstupov a generuje konečnú množinu výstupov podľa vstupov.	RNN môže povoliť ľubovoľnú vstupnú dĺžku a výstupnú dĺžku.
CNN je typ vpred smerujúcej umelej neurónovej siete vpred v smere hodinových ručičiek s rôznymi vrstvami perceptrónu, ktorý je špeciálne navrhnutý na využitie minimálneho množstva predbežného spracovania.	RNN pracuje na slučkovej sieti, ktorá využíva svoju vnútornú pamäť na spracovanie ľubovoľných vstupných sekvencií.
CNN sú špeciálne pre spracovanie videa a spracovanie obrazu.	RNN pracuje predovšetkým s informáciami o časových radoch o minulom vplyve spotrebiteľa. Analyzuje, či používateľ bude hovoriť ďalej alebo nie.
CNN sleduje vzory vzájomného prepojenia medzi neurónmi, ktoré sú inšpirované vizuálnou kôrou zvieraťa, kde sú jednotlivé neuróny usporiadané tak, že reagujú na prekrývajúce sa oblasti, ktoré zoradia zorné pole.	RNN pracuje predovšetkým na analýze reči a analýze textu.

záver

CNN je víziou autonómnych vozidiel, výskumu energie jadrovej syntézy a prieskumu ropy. Pomáha tiež rýchlejšie diagnostikovať choroby ako lekárske zobrazovanie. RNN sa používa ako hlasové ovládanie Amazonu Alexa, Apple Siriho a asistenta spoločnosti Google, ktorý rozumie spracovaniu ľudského jazyka a pracuje na princípe hlasovej počítačovej revolúcie. Dnes je možné autonómne vozidlá vyskúšať skôr, ako sa dostanú na cestu. Stroje a technológie založené na AI určujú budúci trend s CNN a RNN.

Odporúčané články

Toto je vodítko k najvyššiemu rozdielu medzi CNN a RNN. Tu diskutujeme aj kľúčové rozdiely medzi CNN a RNN s informačnými a porovnávacími tabuľkami. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -