Unterschied zwischen CNN und RNN
In diesem Artikel werden wir die Hauptunterschiede zwischen CNN und RNN diskutieren. Faltungs-Neuronale Netze sind eine der Sondereditionen in der Familie der Neuronalen Netze auf dem Gebiet der Informationstechnologie. Es extrahiert seinen Namen aus der darunter liegenden verborgenen Ebene, die aus Pooling-Ebenen, Faltungs-Ebenen, vollständig miteinander verbundenen Ebenen und Normalisierungs-Ebenen besteht. Es wurde unter Verwendung normaler Aktivierungsmethoden entwickelt, Faltung und Pooling-Funktionen werden als Aktivierungsfunktionen verwendet. Recurrent Neural Network ist eine definierte Varianz, die hauptsächlich für die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird. In einem gemeinsamen neuronalen Netzwerk wird die Eingabe über eine endliche Eingabeschicht verarbeitet und die Ausgabe unter der Annahme völlig unabhängiger Eingabeschichten generiert.
Head to Head Vergleich zwischen CNN und RNN (Infografik)
Unten sind die Top 6 Vergleiche zwischen CNN und RNN:
Hauptunterschiede zwischen CNN und RNN
Lassen Sie uns den Top-Vergleich zwischen CNN und RNN diskutieren:
- Mathematisch gesehen ist Faltung eine Gruppierungsformel. In CNN tritt eine Faltung zwischen zwei Matrizen auf, um eine dritte Ausgangsmatrix zu liefern. Matrix ist nichts anderes als eine rechteckige Anordnung von Zahlen, die in Spalten und Zeilen gespeichert sind. Ein CNN verwendet die Faltung in den Faltungsschichten, um die eingegebenen Informationen zu trennen und die tatsächliche zu finden.
- Die Faltungsschicht nimmt an einer hochkomplizierten Rechenaktivität in einem neuronalen Faltungsnetz teil, das als numerischer Filter fungiert und dem Computer hilft, Bildecken, konzentrierte und verblasste Bereiche, Farbkontraktionen und andere Attribute wie Bildhöhe und -tiefe zu finden und gestreute Pixel, Größe und Gewicht des Bildes.
- Die Pooling-Schicht wird häufig zwischen die Faltungsschichten eingebaut, die verwendet werden, um die Struktur der Darstellung zu verringern, die durch Faltungsschichten entworfen wird, die verwendet werden, um die Speicherkomponenten zu verringern, die viele Faltungsschichten zulassen.
- Durch die Normalisierung sollen die Produktivität und die Konstanz neuronaler Netze verbessert werden. Es neigt dazu, anpassungsfähigere Eingaben der einzelnen Schicht zu machen, indem alle gegebenen Eingaben in einen entsprechenden Mittelwert Null und eine Variante von Eins geändert werden, in der diese Eingaben als regulierte Daten betrachtet werden. Die vollständig miteinander verbundenen Schichten helfen dabei, jedes Neuron von einer Schicht zu einer anderen Schicht zu verbinden.
- CNNs wurden speziell für die Vision des Computers entwickelt. Wenn sie jedoch mit den erforderlichen Daten versehen werden, können sie so modifiziert werden, dass sie eine erweiterte Form von Bildern, Musik, Sprache, Videos und Text enthalten.
- CNN enthält unzählige Schichten von Filtern oder Neuronenschichten, die verborgen sind und eine hohe Effizienz bei der Erkennung eines Bildes bieten. Der Prozess erfolgt über miteinander verbundene Schichten. Aufgrund dieser beliebten Funktion werden sie als Feedforward-Schleife bezeichnet.
- RNN hat die gleiche traditionelle Struktur von künstlichen Neuronennetzwerken und CNN. Sie haben eine weitere Speicherpartition, die als Rückkopplungsschleifen fungieren kann. Ähnlich wie bei einem menschlichen Gehirn wird insbesondere bei Gesprächen der Redundanz von Daten ein hohes Gewicht beigemessen, um die dahinter stehenden Sätze und Bedeutungen in Beziehung zu setzen und zu verstehen. Dieses einzigartige Merkmal von RNN wird verwendet, um den nächsten Satz oder die nächste Folge von Wörtern vorherzusagen. RNN kann auch eine Folge von Daten mit unterschiedlicher Länge und Größe zugeführt werden, wobei CNN nur mit den festen Eingangsdaten arbeitet.
- Das Beispiel für CNN ist jetzt die Bilderkennung. Der Computer kann Zahlen lesen. Aber mit der Bilddarstellung von 1 und 0 und vielen Schichten von CNN. Der Blick in das Faltungsneuronennetz hilft beim Erlernen weiterer Techniken.
- Durch die Analyse jeder Ebene mathematischer Berechnungen und die Unterstützung von Computern bei der Definition der Details von Bildern in Bits zu einem Zeitpunkt in einem späteren Zeitpunkt. Auf diese Weise können Sie bestimmte Objekte identifizieren, indem Sie eines nach dem anderen in der Ebene lesen
- Ein RNN ist ein neuronales Netzwerk mit einem aktiven Datenspeicher, der im Volksmund als LSTM bezeichnet wird und auf eine Folge von Eingabedaten angewendet werden kann, mit deren Hilfe das System den nächsten Schritt des Prozesses vorhersagen kann. Der Ausgang einiger miteinander verbundener Schichten wird durch Erzeugen einer Rückkopplungsschleife wieder zu Eingängen der vorherigen Schicht zurückgeführt. Das beste Szenario für RNN wird unten erläutert.
- Verfolgung der Hauptgerichte im Hotel, die in einer Woche nicht wiederholt werden sollten, wie Tacos am Montag, Burger am Dienstag, Pasta am Mittwoch, Pizza am Donnerstag, Sushi am Freitag. Mit Hilfe von RNN wird, wenn die Ausgabe "Pizza" erneut in das Netzwerk eingespeist wird, um das Freitagsgericht zu bestimmen, das RNN uns aufgrund des Ereignisses, das in den vergangenen Tagen regelmäßig durchgeführt wurde, über das nächste Hauptgericht, Sushi, informiert.
- In der heutigen Zeit wurde das so genannte KITT durch tiefes Lernen aus Faltungsnetzen und wiederkehrenden neuronalen Netzen zum Sehen, Sprechen und Hören ergänzt, was mit CNN als Bildknacker für das Sehen und RNN als mathematische Motoren für die Umsetzung des KITT ermöglicht wird Sprachmuster
Vergleichstabelle von CNN vs RNN
Die folgende Tabelle fasst die Vergleiche zwischen CNN und RNN zusammen:
| CNN | RNN |
| CNN gilt für spärliche Daten wie Bilder. | RNN gilt für temporäre Daten und sequentielle Daten. |
| CNN gilt als leistungsstärkeres Tool als RNN. | RNN hat im Vergleich zu CNN weniger Funktionen und geringe Fähigkeiten. |
| Die Verbindung verbraucht eine endliche Menge von Eingaben und erzeugt eine endliche Menge von Ausgaben entsprechend der Eingabe. | RNN kann eine beliebige Eingabe- und Ausgabelänge zulassen. |
| CNN ist ein künstliches neuronales Netz mit Vorwärtskopplung im Uhrzeigersinn und einer Vielzahl von Perceptron-Schichten, die speziell für eine minimale Vorverarbeitung entwickelt wurden. | RNN arbeitet in einem Schleifennetzwerk, das seinen internen Speicher verwendet, um die willkürlichen Eingabesequenzen zu handhaben. |
| CNNs sind speziell für die Videoverarbeitung und Bildverarbeitung. | RNN arbeitet hauptsächlich an Zeitreiheninformationen über den vergangenen Einfluss des Verbrauchers. Analysieren, ob der Benutzer als nächstes spricht oder nicht. |
| CNN folgt Interkonnektivitätsmustern zwischen den Neuronen, die vom tierischen visuellen Kortex inspiriert sind, wobei die einzelnen Neuronen so organisiert sind, dass sie auf überlappende Bereiche reagieren, die das Gesichtsfeld ausfüllen. | RNN arbeitet hauptsächlich mit Sprachanalyse und Textanalyse. |
Fazit
CNN ist die Vision von autonomen Fahrzeugen, Fusionsforschung und Ölexploration. Es ist auch hilfreicher bei der Diagnose von Krankheiten als die medizinische Bildgebung. RNN wird als Sprachsteuerung von Amazon Alexa, Apples Siri und Googles Assistent verwendet, der die Verarbeitung der menschlichen Sprache versteht und nach dem Prinzip der Revolution des sprachbasierten Rechnens arbeitet. Heute können autonome Autos getestet werden, bevor sie auf die Straße kommen. KI-basierte Maschinen und Technologien setzen mit CNN und RNN den Zukunftstrend.
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Dies ist eine Anleitung zum Hauptunterschied zwischen CNN und RNN. Hier werden auch die wichtigsten Unterschiede zwischen CNN und RNN mit Infografiken und Vergleichstabellen erörtert. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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