Différence entre CNN et RNN
Dans cet article, nous discuterons des principales différences entre CNN et RNN. Les réseaux de neurones convolutifs sont l'une des éditions spéciales de la famille des réseaux de neurones dans le domaine des technologies de l'information. Il extrait son nom de la couche cachée sous-jacente qui consiste à regrouper les couches, les couches convolutionnelles, les couches interconnectées complètes et les couches de normalisation. Il est conçu en utilisant des méthodes d'activation normales, des fonctions de convolution et de mise en commun sont utilisées comme fonctions d'activation. Le réseau neuronal récurrent est une variance définie qui est principalement utilisée pour le traitement du langage naturel. Dans un réseau neuronal commun, l'entrée est traitée à travers une couche d'entrée finie et la sortie générée avec l'hypothèse de couches d'entrée complètement indépendantes.
Comparaison directe entre CNN et RNN (infographie)
Voici les 6 meilleures comparaisons entre CNN et RNN:
Différences clés entre CNN et RNN
Laissez-nous discuter de la meilleure comparaison entre CNN vs RNN:
- Mathématiquement, la convolution est une formule de regroupement. Dans CNN, la convolution se produit entre deux matrices pour fournir une troisième matrice de sortie. La matrice n'est rien d'autre qu'un tableau rectangulaire de nombres stockés dans des colonnes et des lignes. Un CNN utilise la convolution dans les couches de convolution pour séparer les informations d'entrée et trouver la réelle.
- La couche convolutionnelle est engagée dans une activité de calcul comme haute compliquée dans un réseau neuronal convolutionnel qui agit comme un filtre numérique qui aide l'ordinateur à trouver les coins des images, les zones concentrées et décolorées, les contractions de couleurs et d'autres attributs comme la hauteur des images, la profondeur et pixels dispersés, taille et poids de l'image.
- La couche de mise en commun est souvent construite entre les couches de convolution qui sont utilisées pour diminuer la structure de représentation conçue par les couches de convolution utilisées pour diminuer les composants de mémoire qui permettent de nombreuses couches de convolution.
- La normalisation vise à améliorer la productivité et la constance des réseaux de neurones. Il a tendance à effectuer des entrées plus adaptables de la couche individuelle en remplaçant toutes les entrées données par une valeur moyenne correspondante zéro et une variante de celle dans laquelle ces entrées sont considérées comme des données régularisées. Les couches entièrement interconnectées aident à relier chaque neurone d'une couche à une autre couche.
- Les CNN sont spécialement conçus pour la vision de l'ordinateur, mais les guider avec les données requises peut les modifier pour obtenir une forme avancée d'images, de musique, de discours, de vidéos et de texte.
- CNN contient d'innombrables couches de filtres ou de couches de neurones qui sont cachées et optimisées, ce qui donne une grande efficacité dans la détection d'une image et le processus se produit à partir de couches interconnectées. En raison de cette fonctionnalité populaire, elles sont appelées une boucle à action directe.
- RNN a la même structure traditionnelle de réseaux de neurones artificiels et CNN. Ils ont une autre partition de mémoire qui peut fonctionner comme des boucles de rétroaction. De même, comme un cerveau humain, en particulier dans les conversations, un poids élevé est accordé à la redondance des données pour relier et comprendre les phrases et le sens derrière. Cette caractéristique unique de RNN est utilisée pour prédire le prochain ensemble ou séquence de mots. RNN peut également être alimenté en séquence de données qui ont une longueur et une taille variables, où CNN ne fonctionne qu'avec les données d'entrée fixes.
- Maintenant, l'exemple de CNN est la reconnaissance d'image. L'ordinateur peut lire les nombres. Mais avec la représentation d'image de 1 et 0 et de nombreuses couches de CNN. Le coup d'œil profond du réseau de neurones convolutifs aide à apprendre plus de techniques.
- En analysant chaque couche de calculs mathématiques et en aidant les ordinateurs à définir les détails des images en bits à la fois dans un effort éventuel. Cela permet d'identifier des objets particuliers en lisant un par un le calque
- Un RNN est un réseau neuronal avec une mémoire de données active connue sous le nom de LSTM qui peut être appliquée à une séquence de données d'entrée qui aide le système à prédire la prochaine étape du processus. La sortie de certaines couches interconnectées est réinjectée aux entrées de la couche précédente en créant une boucle de rétroaction. Le meilleur scénario pour RNN est expliqué ci-dessous.
- Suivi des plats principaux de l'hôtel dont le plat ne doit pas être répété dans une semaine comme les tacos le lundi, les hamburgers le mardi, les pâtes le mercredi, les pizzas le jeudi, les sushis le vendredi. Avec l'aide de RNN si la sortie «pizza» est à nouveau introduite dans le réseau pour déterminer le plat du vendredi, alors le RNN nous fera savoir que le prochain plat principal est le sushi, en raison de l'événement qui s'est produit périodiquement ces derniers jours.
- En ces temps modernes, le KITT doublé offrirait un apprentissage en profondeur à partir de réseaux convolutionnels et de réseaux de neurones récurrents pour voir, parler et entendre, ce qui est rendu possible avec CNN en tant que crunchers d'images utilisés pour la vision et RNN les moteurs mathématiques qui sont les oreilles et la bouche pour mettre en œuvre le modèles linguistiques
Tableau de comparaison CNN vs RNN
Le tableau ci-dessous résume les comparaisons entre CNN et RNN:
| CNN | RNN |
| CNN est applicable aux données rares comme les images. | RNN s'applique aux données temporaires et aux données séquentielles. |
| CNN est considéré comme un outil plus puissant que RNN. | RNN a moins de fonctionnalités et de faibles capacités par rapport à CNN. |
| L'interconnexion consomme un ensemble fini d'entrées et génère un ensemble fini de sorties en fonction de l'entrée. | RNN peut autoriser une longueur d'entrée et une longueur de sortie arbitraires. |
| CNN est un type de réseau de neurones artificiels à action directe dans le sens horaire avec une variété de couches multiples de perceptron qui est spécialement conçu pour utiliser la quantité minimale de prétraitement. | RNN fonctionne sur un réseau en boucle qui utilise sa mémoire interne pour gérer les séquences d'entrée arbitraires. |
| Les CNN sont spéciaux pour le traitement vidéo et le traitement d'image. | RNN travaille principalement sur des informations chronologiques sur l'influence passée du consommateur. Analyser si l'utilisateur va parler ensuite ou non. |
| CNN suit des modèles d'interconnectivité entre les neurones qui s'inspirent du cortex visuel animal, où les neurones individuels sont organisés de manière à répondre aux zones de chevauchement qui labourent le champ visuel. | RNN travaille principalement sur l'analyse de la parole et l'analyse de texte. |
Conclusion
CNN est la vision des véhicules autonomes, de la recherche sur l'énergie de fusion et de l'exploration pétrolière. Il est également plus utile pour diagnostiquer les maladies plus rapidement que l'imagerie médicale. RNN est appliqué comme contrôle vocal d'Amazon Alexa, d'Apple Siri et de l'assistant de Google qui comprend le traitement du langage humain et fonctionne sur le principe de la révolution informatique basée sur la voix. Aujourd'hui, les voitures autonomes peuvent être testées avant de les mettre sur la route. Les machines et technologies basées sur l'IA définissent la tendance future avec CNN et RNN.
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