ЦНН вс РНН - Научите првих 6 поређења између ЦНН-а и РНН-а

Разлика између ЦНН и РНН

У овом чланку ћемо говорити о главним разликама између ЦНН-а и РНН-а. Конволуционарне неуронске мреже једно су од специјалних издања породице породица неуронских мрежа у области информационих технологија. Своје име извлачи из скривеног слоја који се састоји од слојева обједињавања, слојних слојева, потпуних међусобно повезаних слојева и нормализационих слојева. Дизајниран је помоћу уобичајених метода активације, као функције активирања користе се савијање, функције удруживања. Понављајућа неуронска мрежа је дефинисана варијанца која се углавном користи за обраду природног језика. У уобичајеној неуронској мрежи, улаз се обрађује кроз коначни улазни слој и ствара излаз уз претпоставку потпуно независних улазних слојева.

Упоређивање између ЦНН-а и РНН-а (Инфограпхицс)

Испод је топ 6 поређења између ЦНН-а и РНН-а:

Кључне разлике између ЦНН и РНН

Хајде да разговарамо о најбољем поређењу ЦНН-а и РНН-а:

Математички гледано, конволуција је формула групирања. У ЦНН-у се долази до савијања између две матрице за испоруку треће излазне матрице. Матрица није ништа друго него правокутни низ бројева похрањених у колонама и редовима. ЦНН користи савијање у слојевима савијања да би раздвојило улазне информације и пронашло стварне.
Конволуционарни слој је укључен у рачунске активности попут високих компликованих у Конволуционарној неуронској мрежи који делује као нумерички филтер који помаже рачунару да проналази углове слика, концентрована и избледела подручја, контракције боја и друге атрибуте попут висине слике, дубине и пиксели разбацани, величина и тежина слике.
Слој за обједињавање често се уграђује између слојева савијања који се користе да би се смањила структура репрезентације коју су дизајнирали конволуционарни слојеви који се користе за смањење меморијских компоненти које омогућавају много слојних слојева.
Нормализација је повећати продуктивност и постојаност неуронских мрежа. Тежи да направи прилагођеније уносе појединог слоја мењајући све дане улазе у одговарајућу средњу вредност нулу и варијанту оне у којој се ови улази уносе као регулисани подаци. Потпуно повезани слојеви помажу повезивању сваког неурона са једног на други слој.
ЦНН-ови су посебно дизајнирани за визију рачунара, али вођење њима потребним подацима може их модификовати да добију напреднији облик слике, музике, говора, видео записа и текста.
ЦНН садржи безброј слојева филтера или неуронских слојева који су скривени и оптимизују дајући високу ефикасност у детекцији слике и процес се дешава из међусобно повезаних слојева. Због ове популарне особине називају се повратном петљом.
РНН има исту традиционалну структуру вештачких неуронских мрежа и ЦНН. Имају другу партицију меморије која може радити као повратна веза. Слично као и људски мозак, посебно у разговорима, велика тежина се даје сувишним подацима да би се повезале и разумеле реченице и значење које стоје иза њих. Ова јединствена функција РНН-а користи се за предвиђање следећег скупа или низа речи. РНН се такође може хранити низом података који имају различиту дужину и величину, при чему ЦНН делује само са фиксним улазним подацима.
Сада је пример ЦНН-а препознавање слике. Рачунар може да чита бројеве. Али са сликом 1 и 0 и многим слојевима ЦНН-а. Завирите дубоко у мрежу конволуционих неурона помаже да се научи више техника.
Анализом сваког слоја математичких израчуна и помажући рачунарима да дефинишу детаље слике у битовима одједном у евентуалном напору. Ово помаже идентификовању одређених објеката читањем једног по једног слоја
РНН је неуронска мрежа са активном меморијом података популарно познатом као ЛСТМ која се може применити на низ улазних података који помажу систему да предвиди следећи корак процеса. Излаз неких међусобно повезаних слојева враћа се поново на улазе претходног слоја стварањем повратне петље. Најбољи сценариј за РНН је објашњен у наставку.
Праћење главних јела у хотелу, које јело не би требало понављати током недеље, попут тацоса у понедељак, хамбургера у уторак, тестенине у среду, пица у четвртак, суши у петак. Уз помоћ РНН-а ако се излазна „пизза“ поново убаци у мрежу ради одређивања јела од петка, тада ће РНН обавестити о следећем главном јелу суши, због догађаја који се периодично одвијао претходних дана.
У овим модерним данима, названи КИТТ ће садржавати дубоко учење из конволуционарних мрежа и понављајућих неуронских мрежа да виде, разговарају и чују што је омогућено ЦНН-ом као дробилицама за слике које се користе за вид и РНН математичким моторима који слуше уши и уста за имплементацију језички обрасци

Табела поређења ЦНН-а и РНН-а

Ниже приказана табела приказује поређења између ЦНН-а и РНН-а:

ЦНН	РНН
ЦНН је применљив за ријетке податке попут слика.	РНН је применљив за привремене податке и секвенцијалне податке.
ЦНН се сматра моћнијим алатом од РНН-а.	РНН има мање функција и ниских могућности у поређењу са ЦНН-ом.
Интерконекција троши коначни скуп улаза и ствара коначни скуп излаза према улазу.	РНН може дозволити произвољну улазну и излазну дужину.
ЦНН је врста умјетне неуронске мреже у смјеру казаљке на сату са разним вишеструким слојевима перцептрона која је посебно дизајнирана да користи минималну количину предобраде.	РНН ради на мрежи с петљом која користи њихову унутрашњу меморију за обраду произвољних улазних низова.
ЦНН-ови су специјални за обраду видео записа и обраду слике.	РНН првенствено ради на информацијама о временским серијама о прошлом утицају потрошача. Анализа да ли ће корисник следеће разговарати или не.
ЦНН прати обрасце међусобне повезаности између неурона који је инспирисан визуелним кортексом животиња, при чему су поједини неурони организовани на начин да реагују на преклапајућа се подручја која обрађују видно поље.	РНН ради превасходно на анализи говора и анализи текста.

Закључак

ЦНН је визија аутономних возила, истраживања фузијске енергије и истраживање нафте. Такође је корисније у дијагностицирању болести брже од медицинског снимања. РНН се примењује као гласовна контрола Амазон Алека, Аппле-ове Сири и Гооглеове помоћнице која разуме обраду људског језика и делује на принципу рачунарске револуције засноване на гласу. Данас се аутономни аутомобили могу тестирати пре него што се крећу према путу. Машине и технологије засноване на АИ постављају будући тренд уз ЦНН и РНН.

Препоручени чланци

Ово је водич за главну разлику између ЦНН-а и РНН-а. Овде такође разматрамо кључне разлике између ЦНН-а и РНН-а са табелама инфографике и поређења. Можда ћете такође погледати следеће чланке да бисте сазнали више -