CNN vs RNN - Aprenda as 6 principais comparações entre CNN e RNN

Diferença entre CNN vs RNN

Neste artigo, discutiremos as principais diferenças entre CNN e RNN. As redes neurais convolucionais são uma das edições especiais da família de redes neurais no campo da tecnologia da informação. Ele extrai seu nome da camada oculta subjacente, que consiste em agrupar camadas, camadas convolucionais, camadas interconectadas completas e camadas de normalização. Ele é projetado usando métodos normais de ativação, convolução e funções de pool são usadas como funções de ativação. Rede Neural Recorrente é uma variação definida que é empregada principalmente para processamento de linguagem natural. Em uma rede neural comum, a entrada é processada através de uma camada finita de entrada e gera saída com a suposição de camadas de entrada completamente independentes.

Comparação cara a cara entre CNN vs RNN (Infográficos)

Abaixo estão as 6 principais comparações entre CNN vs RNN:

Principais diferenças entre CNN vs RNN

Vamos discutir a melhor comparação entre CNN vs RNN:

Matematicamente, a convolução é uma fórmula de agrupamento. Na CNN, a convolução ocorre entre duas matrizes para fornecer uma terceira matriz de saída. Matrix nada mais é do que uma matriz retangular de números armazenados em colunas e linhas. Uma CNN utiliza a convolução nas camadas de convolução para segregar as informações de entrada e encontrar a real.
A camada convolucional está envolvida em uma atividade computacional como altamente complicada em uma rede neural convolucional que atua como um filtro numérico que ajuda o computador a encontrar cantos das imagens, áreas concentradas e desbotadas, contrações de cores e outros atributos, como altura das imagens, profundidade e pixels espalhados, tamanho e peso da imagem.
A camada de agrupamento é frequentemente construída entre as camadas de convolução que são usadas para diminuir a estrutura de representação projetada pelas camadas convolucionais usadas para diminuir os componentes de memória que permitem muitas camadas convolucionais.
A normalização é aumentar a produtividade e a constância das redes neurais. Ele tende a gerar entradas mais adaptáveis da camada individual, alterando todas as entradas fornecidas para um valor médio correspondente zero e uma variante de uma na qual essas entradas são consideradas como dados regularizados. As camadas totalmente interconectadas ajudam a conectar todos os neurônios de uma camada a outra.
As CNNs são especialmente projetadas para a visão do computador, mas orientá-las com os dados necessários pode modificá-las para obter uma forma avançada de imagens, músicas, discursos, vídeos e texto.
A CNN contém inúmeras camadas de filtros ou camadas de neurônios que estão ocultas e otimizadas, proporcionando alta eficiência na detecção de uma imagem e o processo ocorre a partir de camadas interconectadas. Devido a esse recurso popular, eles são chamados de loop feedforward.
RNN tem a mesma estrutura tradicional de redes de neurônios artificiais e CNN. Eles têm outra partição de memória que pode funcionar como loops de feedback. Da mesma forma que um cérebro humano, especialmente em conversas, é dado alto peso à redundância de dados para relacionar e entender as frases e o significado por trás dele. Esse recurso exclusivo da RNN é usado para prever o próximo conjunto ou sequência de palavras. A RNN também pode receber uma sequência de dados com comprimento e tamanho variados, onde a CNN opera apenas com os dados de entrada fixos.
Agora, o exemplo da CNN é o reconhecimento de imagem. O computador pode ler números. Mas com a representação de imagem de 1 e 0 e muitas camadas da CNN. A espiada profunda da rede de neurônios convolucionais ajuda a aprender mais técnicas.
Analisando cada camada de cálculos matemáticos e ajudando os computadores a definir os detalhes das imagens em bits por vez em um esforço final. Isso ajuda a identificar objetos específicos, lendo um por um da camada
Uma RNN é uma rede neural com uma memória de dados ativa conhecida popularmente como LSTM, que pode ser aplicada a uma sequência de dados de entrada que ajuda o sistema a prever a próxima etapa do processo. A saída de algumas camadas interconectadas é realimentada novamente para as entradas da camada anterior, criando um loop de feedback. O melhor cenário para a RNN é explicado abaixo.
Rastreamento dos pratos principais do hotel, que não devem ser repetidos em uma semana como tacos na segunda-feira, hambúrgueres na terça-feira, macarrão na quarta-feira, pizza na quinta-feira, pizza na quinta-feira, sushi na sexta-feira. Com a ajuda da RNN, se a "pizza" de saída for novamente alimentada na rede para determinar o prato de sexta-feira, a RNN nos informará sobre o próximo prato principal: o sushi, devido ao evento realizado periodicamente nos últimos dias.
Nos dias de hoje, o KITT apelidado apresentaria aprendizado profundo das redes convolucionais e das redes neurais recorrentes para ver, conversar e ouvir, o que é possível com a CNN como trituradores de imagens usadas para a visão e com a RNN os motores matemáticos que são ouvidos e boca para implementar o sistema. padrões de linguagem

Tabela de comparação CNN vs RNN

A tabela abaixo resume as comparações entre CNN e RNN:

CNN	RNN
A CNN é aplicável a dados esparsos, como imagens.	RNN é aplicável para dados temporários e dados seqüenciais.
A CNN é considerada uma ferramenta mais poderosa que a RNN.	A RNN possui menos recursos e baixos recursos em comparação à CNN.
A interconexão consome um conjunto finito de entrada e gera um conjunto finito de saída de acordo com a entrada.	RNN pode permitir comprimento de entrada arbitrário e comprimento de saída.
A CNN é um tipo de rede neural artificial feed-forward com uma variedade de múltiplas camadas de perceptron, projetada especialmente para utilizar a quantidade mínima de pré-processamento.	A RNN trabalha em uma rede de loop que usa sua memória interna para lidar com as seqüências de entrada arbitrárias.
As CNN são especiais para processamento de vídeo e imagem.	A RNN trabalha principalmente com informações de séries temporais sobre a influência passada do consumidor. Analisando se o usuário vai falar a seguir ou não.
A CNN segue padrões de interconectividade entre os neurônios, inspirados no córtex visual animal, onde os neurônios individuais são organizados de maneira a responder a áreas sobrepostas que cultivam o campo visual.	A RNN trabalha principalmente na análise de fala e análise de texto.

Conclusão

A CNN é a visão de veículos autônomos, pesquisa de energia de fusão e exploração de petróleo. Também é mais útil no diagnóstico de doenças mais rapidamente do que imagens médicas. A RNN é aplicada como controle de voz do Amazon Alexa, Siri da Apple e assistente do Google, que entende o processamento da linguagem humana e trabalha com o princípio da revolução da computação baseada em voz. Hoje, carros autônomos podem ser testados antes de serem lançados na estrada. Máquinas e tecnologias baseadas em IA estão definindo a tendência futura com a CNN e a RNN.

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