Különbség a CNN és az RNN között
Ebben a cikkben a CNN és az RNN közötti főbb különbségeket tárgyaljuk. A konvolúciós neurális hálózatok az információs technológia területén az ideghálózatok családjának egyik speciális kiadása. A nevét a mögöttes rejtett rétegből vonja ki, amely összevonási rétegekből, konvolúciós rétegekből, teljes összekapcsolt rétegekből és normalizáló rétegekből áll. Normál aktiválási módszerekkel tervezték, aktiválási függvényekként konvolúciót, pooling funkciókat használnak. A visszatérő neurális hálózat egy meghatározott variáció, amelyet főként a természetes nyelv feldolgozásához használnak. Egy közös neurális hálózatban a bemenetet egy véges bemeneti rétegen dolgozzák fel, és a kimenetet teljesen független bemeneti rétegek feltételezésével generálják.
Összehasonlítás a CNN és az RNN között (Infographics)
Az alábbiakban bemutatjuk a 6 legfontosabb összehasonlítást a CNN és az RNN között:
Főbb különbségek a CNN és az RNN között
Beszéljünk meg a CNN és az RNN összehasonlításáról:
- Matematikailag a konvolúció egy csoportosítási formula. A CNN-ben a konvolúció két mátrix között zajlik le egy harmadik kimeneti mátrix leadására. A mátrix nem más, mint egy oszlopokban és sorokban tárolt számok téglalap alakú tömbje. A CNN a konvolúciós rétegekben alkalmazott konvolúciót használja a bemeneti információk szétválasztására és az aktuális megkeresésére.
- A konvolúciós réteg olyan számítási tevékenységet végez, mint a bonyolult egy konvolúciós neurális hálózat, amely numerikus szűrőként működik, amely segíti a számítógépet a képek sarkainak, koncentrált és elhalványult területek, színösszehúzódások és egyéb tulajdonságok, például a képek magassága, mélysége megtalálásában. és szétszórt képpontok, a kép mérete és súlya.
- Az egyesítő réteget gyakran beépítik a konvolúciós rétegek közé, amelyeket arra használnak, hogy csökkentsék a sok konvolúciós réteget lehetővé tevő memória összetevők csökkentésére szolgáló konvolúciós rétegek által tervezett ábrázolás szerkezetét.
- A normalizálás célja az idegi hálózatok termelékenységének és állandóságának fokozása. Hajlandó, hogy az egyes rétegek jobban alkalmazkodó bemeneteit tegyék meg azáltal, hogy az összes megadott bemenetet a megfelelő nulla középértékre változtatják, és annak egyik változatára, amelyben ezeket a bemeneteket normalizált adatnak tekintik. A teljesen összekapcsolt rétegek segítik az egyes neuronok összekötését az egyik rétegből a másikba.
- A CNN-ket kifejezetten a számítógép látványtervezésére fejlesztették ki, de a szükséges adatokkal történő útmutatásuk módosíthatja őket, hogy fejlett formátumú képeket, zenét, beszédet, videókat és szöveget kapjanak.
- A CNN számtalan szűrőréteget vagy neuronréteget tartalmaz, amely rejtett, és optimalizálja a képet nagy hatékonysággal, és a folyamat összekapcsolt rétegekről zajlik. Ennek a népszerű szolgáltatásnak köszönhetően feedforward huroknak hívják őket.
- Az RNN ugyanazzal a hagyományos szerkezetű mesterséges neuronhálózattal rendelkezik, mint a CNN. Van egy másik memóriapartíció, amely visszacsatolási hurokként működhet. Hasonlóan az emberi agyhoz, különösen a beszélgetésekben, nagy súlyt kap az adatok redundációja, hogy összekapcsolják és megértsék a mögött álló mondatokat és jelentést. Az RNN ezen egyedülálló tulajdonsága a következő szavak sorozatának vagy előrejelzésének előrejelzésére szolgál. Az RNN táplálható különböző hosszúságú és méretű adatsorokkal is, ahol a CNN csak a rögzített bemeneti adatokkal működik.
- A CNN példája a képfelismerés. A számítógép képes olvasni a számokat. De az 1 és 0 kép ábrázolásával és a CNN sok rétegével. A konvolúciós neuronhálózat mélysége segít további technikák megismerésében.
- A matematikai számítások minden rétegének elemzésével és a számítógépek segítségével a képek részleteinek bitben történő meghatározására egy időben, lehetséges erőfeszítésekkel. Ez elősegíti az egyes objektumok azonosítását a réteg egyenkénti elolvasásával
- Az RNN egy neurális hálózat, aktív adatmemóriával, közismert nevén LSTM, amely alkalmazható olyan bemeneti adatok sorozatára, amely segíti a rendszert a folyamat következő lépésének előrejelzésében. Néhány összekapcsolt réteg kimenetét visszacsatolják az előző réteg bemeneteihez egy visszacsatoló hurok létrehozásával. Az RNN legjobb forgatókönyve az alábbiakban található.
- A fő ételek nyomon követése a szállodában, amelyeket az ételt nem szabad hetente megismételni, például hétfőn tacos, kedden hamburgert, szerdán tészta, csütörtökön pizza, pénteken sushi. Az RNN segítségével, ha a kimeneti „pizzát” újra bevisszük a hálózatba a péntek ételének meghatározására, akkor az RNN értesítést küld a következő főételről, a sushi-ról, az elmúlt napokban időszakonként zajló esemény miatt.
- A mai napokban a KITT-nek a konvolúciós hálózatokból és az ismétlődő ideghálózatokból való mélyreható tanulása lenne látás, beszéd és hallás, amely lehetővé válik a CNN-vel, mint látóképe és a RNN számára a matematikai motorokkal, amelyek a fül és a száj az RNN-hez képesek. nyelvi minták
A CNN és az RNN összehasonlító táblázata
Az alábbi táblázat összefoglalja a CNN és az RNN összehasonlításait:
| CNN | RNN |
| A CNN ritka adatokra, például képekre alkalmazható. | Az RNN ideiglenes és szekvenciális adatokra alkalmazható. |
| A CNN erősebb eszköznek tekinthető, mint az RNN. | Az RNN kevesebb funkcióval és alacsony képességekkel rendelkezik, mint a CNN. |
| Az összekapcsolás véges bemeneti készletet vesz igénybe, és a bemenetnek megfelelően véges kimeneti sorozatot hoz létre. | Az RNN tetszőleges bemeneti és kimeneti hosszúságot engedélyezhet. |
| A CNN egy óramutató járásával megegyező irányú előrehaladott mesterséges neurális hálózat, amely több perceptron rétegből áll, és amelyet kifejezetten az előfeldolgozás minimális mennyiségének felhasználására terveztek. | Az RNN egy hurokhálózaton működik, amely belső memóriáját használja az önkényes bemeneti szekvenciák kezelésére. |
| A CNN speciálisan video- és képfeldolgozó. | Az RNN elsősorban az idősorokra vonatkozó információkon dolgozik, a fogyasztó múltbeli befolyása alapján. Annak elemzése, hogy a felhasználó legközelebb beszélni fog-e vagy sem. |
| A CNN az idegsejtek közötti összekapcsolódási mintákat követi, amelyeket az állati látókéreg ihlette, ahol az egyes neuronok oly módon vannak felépítve, hogy reagáljanak az átfedő területekre, a látótér felületéig. | Az RNN elsősorban a beszédelemzésen és a szövegelemzésen működik. |
Következtetés
A CNN az autonóm járművek, a fúziós energiával kapcsolatos kutatások és az olajkutatás jövőképe. Segít a betegségek gyorsabb diagnosztizálásában is, mint az orvosi képalkotás. Az RNN az Amazon Alexa, az Apple Siri és a Google asszisztens hangvezérlése, amely megérti az emberi nyelv feldolgozását és a hang alapú számítástechnikai forradalom elvén működik. Manapság az autonóm autók kipróbálhatók, mielőtt az útba kerülnének. Az AI-alapú gépek és technológiák meghatározzák a jövőbeli tendenciákat a CNN és az RNN segítségével.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a CNN és az RNN közötti legnagyobb különbséghez. Itt is tárgyaljuk a CNN vs RNN kulcsfontosságú különbségeket az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -
- Jenkins vs Bamboo funkciókkal
- Absztrakció vs beágyazás | A 6 legjobb összehasonlítás
- GitHub vs SVN | Legfontosabb különbségek
- Data Lake vs Data Warehouse - Legfontosabb különbségek
- Adatraktár tervezése