В чем заключаются основные различия между CNN и RNN при обработке данных?

Основные различия между CNN и RNN при обработке данных:

1. CNN эффективны для работы с данными в виде сетки, такими как изображения или аудиосигналы. www.educative.io Они предназначены для захвата пространственных отношений и локальных закономерностей внутри данных. www.educative.io
2. RNN подходят для обработки последовательных данных, в том числе данных временных рядов или естественного языка. www.educative.io Они используют рекуррентные соединения, которые позволяют информации сохраняться и переходить с одного шага на другой. www.educative.io Это даёт возможность захватывать временные зависимости и последовательные закономерности в данных. www.educative.io
3. В CNN размер входных данных и результирующего вывода фиксирован, в то время как в RNN размер входных данных и результирующего вывода может варьироваться. www.techtarget.com
4. CNN считаются более мощными, чем RNN, так как имеют больше возможностей. www.educba.com www.upgrad.com RNN, в отличие от CNN, могут использовать свою внутреннюю память для обработки произвольных последовательностей входных данных. www.upgrad.com