Рекуррентные нейронные сети (RNN) и свёрточные нейронные сети (CNN) имеют свои особенности и отличаются по области применения. 4

Рекуррентные нейронные сети предназначены для работы с последовательностями данных, в которых важен порядок элементов, например, в текстах или временных рядах. 45 Они способны сохранять информацию о предыдущих шагах обработки, что позволяет учитывать контекст и временные зависимости. 4

Свёрточные нейронные сети специализируются на обработке многомерных данных, таких как изображения. 46 Они эффективно выделяют важные признаки без необходимости предварительной обработки, что делает их эффективными для задач, связанных с визуальными данными. 46

Таким образом, рекуррентные нейронные сети подходят для работы с последовательностями, а свёрточные нейронные сети — для обработки многомерных данных.