CNN vs RNN - Siit saate teada 6 parimat CNN-i ja RNN-i võrdlust

CNN-i ja RNN-i erinevus

Selles artiklis käsitleme CNN-i ja RNN-i peamisi erinevusi. Konvolutsioonilised närvivõrgud on üks närvivõrkude perekonna eriväljaandeid infotehnoloogia valdkonnas. See eraldab oma nime aluseks olevast peidetud kihist, mis koosneb kihtidest, konvolutsioonkihtidest, terviklikest ühendatud kihtidest ja normaliseerimiskihtidest. Selle kavandamisel on kasutatud tavalisi aktiveerimismeetodeid, aktiveerimisfunktsioonina kasutatakse konvolutsiooni ja ühendamise funktsioone. Korduv närvivõrk on määratletud dispersioon, mida kasutatakse peamiselt loodusliku keele töötlemisel. Ühises närvivõrgus töödeldakse sisendit piiratud sisendkihi kaudu ja genereeritakse väljund eeldusel, et sisestuskihid on täiesti sõltumatud.

CNN-i ja RNN-i võrdlus (infograafika)

Allpool on toodud 6 parimat võrdlust CNN-i ja RNN-i vahel:

CNN-i ja RNN-i peamised erinevused

Arutleme CNN-i ja RNN-i ülemise võrdluse üle:

Matemaatiliselt on konvolutsioon rühmituse valem. CNN-is toimub konversioon kahe maatriksi vahel kolmanda väljundmaatriksi edastamiseks. Maatriks pole midagi muud kui veergude ja ridadena salvestatud numbrite ristkülikukujuline massiiv. CNN kasutab konvolutsioonikihtides konvolutsiooni sisendteabe eraldamiseks ja tegeliku leidmiseks.
Konvolutsioonikiht tegeleb arvutusliku tegevusega nagu keerukas konvolutsioonneuraalvõrgus, mis toimib numbrilise filtrina, mis aitab arvutil leida piltide nurki, kontsentreeritud ja tuhmunud alasid, värvide kokkutõmbeid ja muid omadusi, näiteks piltide kõrgus, sügavus ja pikslid hajutatud, pildi suurus ja kaal.
Poolitav kiht on sageli sisse ehitatud konvolutsioonikihtide vahele, mida kasutatakse esitusstruktuuri vähendamiseks, mille on kavandanud konvolutsioonikihid, et vähendada mälukomponente, mis võimaldavad paljusid konvolutsioonilisi kihte.
Normaliseerimise eesmärk on suurendada närvivõrkude tootlikkust ja püsivust. See kipub tegema individuaalse kihi kohandatavamaid sisendeid, muutes kõik antud sisendid vastavaks keskmiseks väärtuseks null ja selle variandi variandiks, milles neid sisendeid peetakse normaliseeritud andmeteks. Täielikult ühendatud kihid aitavad siduda iga neuroni ühest kihist teise.
CNN-id on spetsiaalselt loodud arvuti nägemiseks, kuid vajalike andmetega juhendamisel saate neid muuta, et saada täpsemat piltide, muusika, kõne, videote ja teksti vormi.
CNN sisaldab lugematul hulgal filtreid või neuronikihte, mis on varjatud ja optimeerib pildi tuvastamise suure efektiivsuse ning protsess toimub omavahel ühendatud kihtidest. Selle populaarse funktsiooni tõttu nimetatakse neid eelvooluks.
RNN-il on sama traditsiooniline tehisneuronivõrkude ja CNN-i struktuur. Neil on veel üks mälu sektsioon, mis võib toimida tagasisideahelana. Sarnaselt inimajule, eriti vestlustes, omistatakse suurt tähtsust andmete koondamisele, et siduda ja mõista lauseid ja tähendust selle taga. Seda RNN-i ainulaadset omadust kasutatakse järgmise sõnakomplekti või sõnajada ennustamiseks. RNN-i saab toita ka erineva pikkuse ja suurusega andmejadasid, kus CNN töötab ainult fikseeritud sisendandmetega.
Nüüd on CNN-i näide pildituvastus. Arvuti suudab numbreid lugeda. Kuid pildi kujutisega 1 ja 0 ning paljude CNN-kihtidega. Konvolutsioonilise neuronivõrgu piilumine aitab õppida rohkem tehnikaid.
Analüüsides matemaatiliste arvutuste igat kihti ja aidates arvutitel lõplikul katsel bittides kujutiste üksikasjad korraga määratleda. See aitab kihte ükshaaval lugedes konkreetseid objekte tuvastada
RNN on aktiivse andmemäluga närvivõrk, mida rahvapäraselt tuntakse LSTM-na ja mida saab rakendada sisendandmete jadale, mis aitab süsteemil ennustada protsessi järgmist sammu. Mõne ühendatud kihi väljund suunatakse uuesti tagasi eelmise kihi sisenditesse, luues tagasisideahela. RNN-i parimat stsenaariumi selgitatakse allpool.
Peamiste roogade jälgimine hotellis, mida ei tohiks nädala jooksul korrata, nagu tacos esmaspäeval, burgerid teisipäeval, pasta kolmapäeval, pizza neljapäeval, sushi reedel. Kui väljund “pitsa” sisestatakse reedese roogi määramiseks uuesti võrku, annab RNN abiga RNN teada järgmise peatoidu sushist, kuna viimastel päevadel on seda perioodiliselt läbi viidud.
Tänapäeval iseloomustaks dubleeritud KITT süvaõppimist konvolutsioonilistest võrkudest ja korduvatest närvivõrkudest nägemiseks, rääkimiseks ja kuulmiseks, mis on CNN-i abil võimalik kui nägemise ja RNN-i jaoks kasutatavate piltide krüpteerijatena matemaatilised mootorid, mis on kõrvad ja suu rakendamiseks. keelemustrid

CNN-i ja RNN-i võrdlustabel

Allpool esitatud tabel võtab kokku CNN-i ja RNN-i võrdluse:

CNN	RNN
CNN on rakendatav hõredatele andmetele, näiteks piltidele.	RNN on kohaldatav ajutiste ja järjestikuste andmete jaoks.
CNN-i peetakse võimsamaks tööriistaks kui RNN-i.	RNN-il on võrreldes CNN-iga vähem funktsioone ja madalad võimalused.
Ühendamine tarbib piiratud hulga sisendit ja genereerib vastavalt sisendile piiratud väljundkomplekti.	RNN võib lubada suvalise sisendi pikkuse ja väljundi pikkuse.
CNN on päripäeva tüüpi edasi-tagasi tehisnärvivõrk, millel on palju erinevaid perceptrooni kihte ja mis on spetsiaalselt loodud eeltöötlemise minimaalse koguse kasutamiseks.	RNN töötab ahelvõrgus, mis kasutab suvalist sisestusjada käsitlemiseks nende sisemälu.
CNN-id on spetsiaalsed videotöötluse ja pilditöötluse jaoks.	RNN töötab peamiselt aegridade teabe põhjal tarbija varasema mõju kohta. Analüüsitakse, kas kasutaja räägib järgmisena või mitte.
CNN järgib neuronite omavahelisi ühendamismustreid, mis on inspireeritud looma visuaalsest ajukoorest, kus üksikud neuronid on korraldatud nii, et nad reageerivad kattuvatele aladele kuni nägemisvälja tihendamiseni.	RNN tegeleb peamiselt kõneanalüüsi ja tekstianalüüsiga.

Järeldus

CNN on autonoomsete sõidukite, termotuumasünteesi uuringute ja nafta uurimise visioon. Samuti on see abiks haiguste diagnoosimisel kiiremini kui meditsiiniline pildistamine. RNN-i kasutatakse Apple Alexa, Apple'i Siri ja Google'i assistendi hääljuhtimises, mis mõistab inimkeele töötlemist ja töötab häälpõhise arvutusrevolutsiooni põhimõttel. Täna saab autonoomseid autosid testida enne, kui see tee äärde saab. AI-põhised masinad ja tehnoloogiad määravad CNN ja RNN abil tulevikutrendi.

Soovitatavad artiklid

See on juhend CNN-i ja RNN-i suurimate erinevuste kohta. Siin käsitleme ka CNN vs RNN peamisi erinevusi infograafika ja võrdlustabeliga. Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -