CNN versus RNN - Leer de Top 6-vergelijkingen tussen CNN en RNN

Verschil tussen CNN en RNN

In dit artikel zullen we de belangrijkste verschillen tussen CNN en RNN bespreken. Convolutionele neurale netwerken zijn een van de speciale edities in de neurale netwerkfamilie op het gebied van informatietechnologie. Het haalt zijn naam uit de onderliggende verborgen laag die bestaat uit poolingslagen, convolutionele lagen, complete onderling verbonden lagen en normalisatielagen. Het is ontworpen met behulp van normale activeringsmethoden, convolutie, pooling-functies worden gebruikt als de activeringsfuncties. Recurrent Neural Network is een gedefinieerde variantie die voornamelijk wordt gebruikt voor natuurlijke taalverwerking. In een gemeenschappelijk neuraal netwerk wordt de input verwerkt via een eindige inputlaag en gegenereerde output met de veronderstelling van volledig onafhankelijke inputlagen.

Head to Head-vergelijking tussen CNN en RNN (infographics)

Hieronder staan de top 6 vergelijkingen tussen CNN en RNN:

Belangrijkste verschillen tussen CNN en RNN

Laten we de topvergelijking tussen CNN en RNN bespreken:

Wiskundig gezien is convolutie een groeperingsformule. In CNN vindt convolutie plaats tussen twee matrices om een derde outputmatrix te leveren. Matrix is niets anders dan een rechthoekige reeks getallen opgeslagen in kolommen en rijen. Een CNN gebruikt de convolutie in de convolutielagen om de invoerinformatie te scheiden en de feitelijke informatie te vinden.
De convolutionele laag is bezig met een computeractiviteit zoals hoog gecompliceerd in een convolutioneel neuraal netwerk dat fungeert als een numeriek filter dat de computer helpt om hoeken van afbeeldingen, geconcentreerde en vervaagde gebieden, kleurcontracties en andere attributen zoals hoogte van de afbeeldingen, diepte te vinden en pixels verspreid, grootte en gewicht van de afbeelding.
De poollaag wordt vaak ingebouwd tussen de convolutielagen die worden gebruikt om de representatiestructuur te verminderen die is ontworpen door convolutionele lagen die worden gebruikt om de geheugencomponenten te verminderen die veel convolutionele lagen mogelijk maken.
Normalisatie is om de productiviteit en bestendigheid van neurale netwerken te verbeteren. Het heeft de neiging om meer aanpasbare ingangen van de individuele laag te maken door alle gegeven ingangen te veranderen in een overeenkomstige gemiddelde waarde nul en een variant van een waarin deze ingangen als geregulariseerde gegevens worden beschouwd. De volledig onderling verbonden lagen helpen om elk neuron van de ene naar de andere laag te koppelen.
CNN's zijn speciaal ontworpen voor de visie van de computer, maar door ze te begeleiden met de vereiste gegevens kunnen ze worden gewijzigd om een geavanceerde vorm van afbeeldingen, muziek, spraak, video's en tekst te krijgen.
CNN bevat ontelbare lagen filters of neuronlagen die verborgen zijn en die een hoge efficiëntie bij het detecteren van een afbeelding optimaliseren en het proces gebeurt vanuit onderling verbonden lagen. Vanwege deze populaire functie worden ze een feedforward-lus genoemd.
RNN heeft dezelfde traditionele structuur van kunstmatige neuron-netwerken als CNN. Ze hebben een andere geheugenpartitie die kan werken als feedbacklussen. Op dezelfde manier als een menselijk brein, vooral in gesprekken, wordt veel belang gehecht aan redundantie van gegevens om de zinnen en betekenis erachter te relateren en te begrijpen. Dit unieke kenmerk van RNN wordt gebruikt om de volgende reeks of reeks woorden te voorspellen. RNN kan ook worden gevoed met een reeks gegevens met variërende lengte en grootte, waarbij CNN alleen met de vaste invoergegevens werkt.
Het voorbeeld van CNN is nu beeldherkenning. De computer kan cijfers lezen. Maar met de beeldweergave van 1 en 0 en vele lagen CNN. De diepgang van het convolutionele neuronennetwerk helpt om meer technieken te leren.
Door elke laag wiskundige berekeningen te analyseren en computers te helpen om de details van afbeeldingen in bits tegelijk te definiëren in een uiteindelijke inspanning. Dit helpt om bepaalde objecten te identificeren door één voor één van de laag te lezen
Een RNN is een neuraal netwerk met een actief gegevensgeheugen, in de volksmond bekend als LSTM, dat kan worden toegepast op een reeks invoergegevens die het systeem helpt de volgende stap van het proces te voorspellen. De uitvoer van sommige onderling verbonden lagen wordt weer teruggevoerd naar ingangen van de voorgaande laag door een terugkoppellus te creëren. Het beste scenario voor RNN wordt hieronder uitgelegd.
Volgen van hoofdgerechten in het hotel waarvan het gerecht niet mag worden herhaald in een week zoals taco's op maandag, hamburgers op dinsdag, pasta op woensdag, pizza op donderdag, sushi op vrijdag. Met de hulp van RNN als de output "pizza" opnieuw in het netwerk wordt ingevoerd om het gerecht van vrijdag te bepalen, zal het RNN ons laten weten dat het volgende hoofdgerecht sushi is, vanwege het evenement dat de afgelopen dagen periodiek heeft plaatsgevonden.
In deze moderne tijd zou de nagesynchroniseerde KITT diepgaand leren van convolutionele netwerken en terugkerende neurale netwerken om te zien, praten en horen, wat mogelijk wordt gemaakt met CNN als beeldcrunchers voor visie en RNN de wiskundige motoren die oren en mond zijn om de taalpatronen

Vergelijkingstabel van CNN versus RNN

De onderstaande tabel hieronder vat de vergelijkingen tussen CNN en RNN samen:

CNN	RNN
CNN is van toepassing op schaarse gegevens zoals afbeeldingen.	RNN is van toepassing op tijdelijke gegevens en opeenvolgende gegevens.
CNN wordt beschouwd als een krachtiger hulpmiddel dan RNN.	RNN heeft minder functies en lage mogelijkheden in vergelijking met CNN.
De interconnectie verbruikt een eindige set input en genereert een eindige set output volgens de input.	RNN kan willekeurige inputlengte en outputlengte toestaan.
CNN is een met de klok mee type feed-forward kunstmatig neuraal netwerk met een verscheidenheid aan meerdere lagen perceptron die speciaal is ontworpen om de minimale hoeveelheid voorbewerking te gebruiken.	RNN werkt op een lusnetwerk dat hun interne geheugen gebruikt om de willekeurige invoerreeksen af te handelen.
CNN's zijn speciaal voor videoverwerking en beeldverwerking.	RNN werkt hoofdzakelijk op tijdreeksinformatie over de invloed van de consument in het verleden. Analyseren of de gebruiker nu gaat praten of niet.
CNN volgt interconnectiviteitspatronen tussen de neuronen, geïnspireerd door de visuele cortex van het dier, waarbij de individuele neuronen zo zijn georganiseerd dat ze reageren op overlappende gebieden die het gezichtsveld bewerken.	RNN werkt voornamelijk op spraakanalyse en tekstanalyse.

Conclusie

CNN is de visie van autonome voertuigen, onderzoek naar fusie-energie en olie-exploratie. Het is ook nuttiger om ziekten sneller te diagnosticeren dan medische beeldvorming. RNN wordt toegepast als spraakbesturing van Amazon Alexa, Apple's Siri en Google's assistent die de verwerking van menselijke taal begrijpt en werkt volgens het principe van de op spraak gebaseerde computerrevolutie. Tegenwoordig kunnen autonome auto's worden getest voordat ze de weg op gaan. AI-gebaseerde machines en technologieën zetten de toekomstige trend met CNN en RNN.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids voor het grootste verschil tussen CNN en RNN. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen CNN en RNN met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -