Преимущества свёрточных нейронных сетей (CNN) перед рекуррентными в задачах распознавания изображений:

• Эффективная обработка многомерных данных. 5 CNN обрабатывают исходное изображение не полностью, а отдельными «порциями», последовательно уменьшая его размер или выделяя характерные наиболее важные признаки. 1
• Способность находить инварианты в изображении. 1 Благодаря тому, что признаки изображения извлекаются обособленно, CNN способны реагировать главным образом на них, не обращая внимания на прочий шум. 1
• Инвариантность к искажениям и сдвигам исходного изображения. 1 Это достигается за счёт того, что на вход одного нейрона подаётся не всё изображение, а некоторые определённые его области, например, слои. 1

Рекуррентные нейронные сети (RNN), в свою очередь, способны учитывать контекст предыдущих данных, что делает их идеальными для работы с последовательностями, где порядок и временные связи играют ключевую роль. 5