Рекуррентные и свёрточные нейронные сети отличаются по назначению и способу обработки данных. 13

Рекуррентные нейронные сети (RNN) имеют обратные связи между нейронами и используются для моделирования последовательных данных, таких как текст или временные ряды. 1 Они состоят из слоёв с памятью, которые могут хранить информацию о предыдущих входах и использовать её для обработки последующих входов. 1

Свёрточные нейронные сети (CNN) используются для обработки входных данных с пространственной структурой, таких как изображения. 1 Они используют свёртку для извлечения признаков из изображения и пулинг для уменьшения размерности извлечённых признаков. 1 Затем извлечённые признаки передаются через полносвязные слои для классификации. 1

Таким образом, рекуррентные нейронные сети работают с последовательностями данных, а свёрточные — с изображениями. 3