¿Cuál es la diferencia entre la red neuronal convolucional (CNN) y la red neuronal recurrente (RNN)?

DNN: Hay un problema: es imposible modelar cambios en series temporales. Sin embargo, la serie temporal de muestras es muy importante para aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, el reconocimiento de escritura a mano, etc. Para satisfacer esta demanda, surgió otra estructura de red neuronal: la red neuronal recurrente RNN.

CNN tiene un rendimiento excelente en el procesamiento de imágenes a gran escala y se ha utilizado ampliamente en clasificación y posicionamiento de imágenes y otros campos. En comparación con otras estructuras de redes neuronales, las redes neuronales convolucionales requieren relativamente pocos parámetros, lo que las hace ampliamente utilizadas.

En un sentido amplio, se puede considerar que NN (o el más hermoso DNN) incluye CNN y RNN. En aplicaciones prácticas, las llamadas redes neuronales profundas (DNN) suelen combinar muchas estructuras conocidas, incluidas capas convolucionales o unidades LSTM.

上篇: Visite la “Colección Exquisita” del Museo Provincial de Hubei 下篇: ¿El momento, el lugar y los personajes de la masacre de Nanjing, y cuáles fueron las causas, procesos y resultados de los eventos?