¿Cuál es la diferencia entre la red neuronal convolucional (CNN) y 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.