CNN vs RNN - Naučite prvih 6 usporedbi CNN-a i RNN-a

Razlika između CNN i RNN

U ovom ćemo članku govoriti o glavnim razlikama između CNN-a i RNN-a. Konvolucionarne neuronske mreže jedno su od posebnih izdanja u obitelji neuronskih mreža na području informacijske tehnologije. Svoje ime izvlači iz skrivenog sloja koji se sastoji od slojeva koji objedinjuju, slojevitih slojeva, potpunih međusobno povezanih slojeva i normalizacijskih slojeva. Dizajniran je korištenjem uobičajenih metoda aktivacije, kao omotačke funkcije koriste se funkcije savijanja, združivanja. Ponavljajuća neuronska mreža je definirana varijanca koja se uglavnom koristi za obradu prirodnog jezika. U uobičajenoj neuronskoj mreži ulaz se obrađuje kroz konačni ulazni sloj i generira izlaz uz pretpostavku potpuno neovisnih ulaznih slojeva.

Usporedba između CNN-a i RNN-a (Infographics)

Ispod je top 6 usporedbi CNN-a i RNN-a:

Ključne razlike između CNN-a i RNN-a

Razgovarajmo o gornjoj usporedbi CNN-a i RNN-a:

Matematički gledano, svitak je formula grupiranja. U CNN-u se savijanje događa između dvije matrice za isporuku treće izlazne matrice. Matrica nije ništa drugo nego pravokutni niz brojeva pohranjenih u stupcima i redovima. CNN koristi savijanje u slojevima savijanja kako bi razdvojilo ulazne informacije i pronašlo stvarne.
Konvolucijski sloj je uključen u računsku aktivnost poput visoko složene u Convolutional neuronskoj mreži koja djeluje kao numerički filter koji pomaže računalu da pronađe uglove slika, koncentrirana i izblijedjela područja, kontrakcije boja i ostale atribute poput visine slika, dubine i pikseli raspršeni, veličina i težina slike.
Sloj za objedinjavanje često se ugrađuje između slojeva savijenja koji se koriste za smanjenje strukture reprezentacije koju dizajniraju konvolucijski slojevi koji se koriste za smanjenje memorijskih komponenti koje omogućuju mnoge slojeve konvolucije.
Normalizacija je povećati produktivnost i postojanost neuronskih mreža. Ima tendenciju da učini prilagodljivijim ulazima pojedinog sloja promjenom svih danih ulaza u odgovarajuću srednju vrijednost nulu i varijantu one u kojoj se ti ulazi smatraju regulariziranim podacima. Potpuno povezani slojevi pomažu povezivanju svakog neurona s jednog sloja na drugi.
CNN-ovi su posebno dizajnirani za viziju računala, ali vođenje potrebnim podacima ih može modificirati kako bi dobili napredniji oblik slike, glazbe, govora, video zapisa i teksta.
CNN sadrži bezbroj slojeva filtera ili neuronskih slojeva koji su skriveni i optimiziraju dajući visoku učinkovitost u otkrivanju slike i proces se odvija iz međusobno povezanih slojeva. Zbog ove popularne osobine nazivaju se povratnom petljom.
RNN ima istu tradicionalnu strukturu umjetnih neuronskih mreža i CNN. Imaju drugu particiju memorije koja može raditi kao povratna sprega. Slično kao i ljudski mozak, posebno u razgovorima, velika se težina daje suvišnim podacima da bi se povezale i razumjele rečenice i značenje koje stoje iza njih. Ova jedinstvena značajka RNN-a koristi se za predviđanje sljedećeg skupa ili niza riječi. RNN se također može hraniti nizom podataka koji imaju različitu duljinu i veličinu, pri čemu CNN djeluje samo s fiksnim ulaznim podacima.
Sada je primjer CNN-a prepoznavanje slike. Računalo može čitati brojeve. Ali s prikazom slike 1 i 0 i mnogim slojevima CNN-a. Zavirite duboko u mrežu savijenih neurona pomaže naučiti više tehnika.
Analizirajući svaki sloj matematičkih izračuna i pomažući računalima da definiraju detalje slike u bitovima odjednom u eventualnom naporu. To pomaže identificiranju određenih objekata čitanjem jednog po jednog sloja
RNN je neuronska mreža s aktivnom memorijom podataka popularno poznatom kao LSTM koja se može primijeniti na niz ulaznih podataka koji pomažu sustavu da predvidi sljedeći korak postupka. Izlaz nekih međusobno povezanih slojeva vraća se na ulaze prethodnog sloja stvaranjem povratne petlje. U nastavku je objašnjen najbolji scenarij za RNN.
Praćenje glavnih jela u hotelu kojih jelo ne bi trebalo ponoviti u tjedan dana poput tacosa u ponedjeljak, hamburgera u utorak, tjestenine u srijedu, pizza u četvrtak, suši u petak. Uz pomoć RNN-a ako se izlazna „pizza“ ponovo ubaci u mrežu radi određivanja jela od petka, tada će RNN obavijestiti nas o sljedećem glavnom jelu suši, zbog događaja koji se periodično odvijao prethodnih dana.
U današnjim modernim danima nazvani KITT sadržavao bi duboko učenje iz konvolucionarnih mreža i ponavljajućih neuronskih mreža da vide, razgovaraju i čuju što je omogućeno CNN-om kao drobilicama za slike koje se koriste za vid i RNN matematičkim motorima koji su uši i usta za implementaciju jezične obrasce

Tabela za usporedbu CNN-a i RNN-a

Donja tablica u nastavku sažima usporedbe CNN-a i RNN-a:

CNN	RNN
CNN je primjenjiv za rijetke podatke poput slika.	RNN je primjenjiv za privremene podatke i sekvencijalne podatke.
CNN se smatra snažnijim alatom od RNN-a.	RNN ima manje značajki i male mogućnosti u usporedbi s CNN-om.
Interkonekcija troši konačni skup ulaza i stvara konačni skup izlaza prema ulazu.	RNN može dopustiti proizvoljnu ulaznu duljinu i izlaznu duljinu.
CNN je vrsta umjetne neuronske mreže u smjeru kazaljke na satu s različitim višestrukim slojevima perceptrona koja je posebno dizajnirana za korištenje minimalne količine predobrade.	RNN radi na mreži s petljom koja koristi njihovu unutarnju memoriju za obradu proizvoljnih ulaznih nizova.
CNN-ovi su posebni za obradu video zapisa i obradu slike.	RNN djeluje prvenstveno na informacije o vremenskim serijama o prošlom utjecaju potrošača. Analiza hoće li korisnik sljedeći razgovor razgovarati ili ne.
CNN slijedi obrazac međusobne povezanosti između neurona koji potiče iz životinjskog korteksa životinje, gdje su pojedini neuroni organizirani na način da reagiraju na preklapajuća se područja koja obrađuju vidno polje.	RNN radi prije svega na analizi govora i analizi teksta.

Zaključak

CNN je vizija autonomnih vozila, istraživanja fuzijske energije i istraživanje nafte. Također je korisnije u dijagnosticiranju bolesti brže od medicinskog snimanja. RNN se primjenjuje kao glasovna kontrola Amazon Alexa, Apple-ove Siri i Googleove pomoćnice koja razumije obradu ljudskog jezika i djeluje na principu računalne revolucije zasnovane na glasu. Danas se autonomni automobili mogu testirati prije nego što ih udari na cestu. Strojevi i tehnologije utemeljene na AI postavljaju budući trend uz CNN i RNN.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za glavnu razliku između CNN-a i RNN-a. Ovdje također raspravljamo o CNN vs RNN ključnim razlikama s infografikom i tablicom usporedbe. Možete također pogledati sljedeće članke da biste saznali više -