CNN proti RNN - Naučite se prvih 6 primerjav med CNN in RNN

Razlika med CNN in RNN

V tem članku bomo razpravljali o glavnih razlikah med CNN in RNN. Konvolucionarna nevronska omrežja so ena izmed posebnih edicij v družini nevronskih mrež na področju informacijske tehnologije. Svoje ime pridobiva iz podkrite skrite plasti, ki jo sestavljajo združevalne plasti, konvolucijski sloji, celotne medsebojno povezane plasti in normalizacijske plasti. Zasnovan je z običajnimi aktivacijskimi metodami, konvolucije, funkcije združevanja se uporabljajo kot aktivacijske funkcije. Ponavljajoča se nevronska mreža je definirana varianca, ki se uporablja predvsem za obdelavo naravnega jezika. V skupnem nevronskem omrežju se vhod obdeluje skozi končni vhodni sloj in ustvarja izhod s predpostavko popolnoma neodvisnih vhodnih slojev.

Primerjava med nami med CNN in RNN (Infographics)

Spodaj je zgornjih 6 primerjav med CNN in RNN:

Ključne razlike med CNN in RNN

Pogovorimo se o zgornji primerjavi med CNN in RNN:

Matematično gledano je konvolucija skupinska formula. V CNN-u se konvolucija zgodi med dvema matricama, da bi dobili tretjo izhodno matriko. Matrica ni nič drugega kot pravokoten niz števil, shranjenih v stolpcih in vrsticah. CNN uporablja zvrat v uvojnih plasteh za ločevanje vhodnih informacij in iskanje dejanskih.
Konvolucionarna plast se ukvarja z računsko dejavnostjo, kot je zelo zapletena v konvolucijski nevronski mreži, ki deluje kot numerični filter, ki računalniku pomaga najti vogale slik, koncentrirana in zbledela območja, barvne kontrakcije in druge lastnosti, kot so višina slik, globina razpršene slikovne pike, velikost in teža slike.
Plast združevanja je pogosto vgrajena med uvojne plasti, ki se uporabljajo za zmanjšanje strukture reprezentacije, ki jo oblikujejo konvolucijski sloji, ki se uporabljajo za zmanjšanje pomnilniških komponent, ki omogočajo številne konvolucijske plasti.
Normalizacija je povečati produktivnost in konstantnost nevronskih mrež. Teži k bolj prilagodljivim vhodom posameznega sloja s spreminjanjem vseh danih vhodov v ustrezno srednjo vrednost nič in različico tiste, pri kateri se ti vhodi štejejo za urejene podatke. Popolnoma povezane plasti pomagajo povezati vsak nevron iz ene plasti v drugo plast.
CNN-ji so zasnovani posebej za računalniški vid, vendar jih lahko vodenje z zahtevanimi podatki spremeni v oblikovanje slike, glasbe, govora, video posnetkov in besedila.
CNN vsebuje nešteto plasti filtrov ali nevronskih plasti, ki je skrita in optimizira, kar daje visoko učinkovitost pri zaznavanju slike in postopek se dogaja iz medsebojno povezanih slojev. Zaradi te priljubljene lastnosti se imenujejo povratna zanka.
RNN ima enako tradicionalno strukturo umetnih nevronskih mrež in CNN. Imajo še eno particijo spomina, ki lahko deluje kot povratna zanka. Podobno kot človeški možgani, zlasti v pogovorih, daje veliko težo odvečnim podatkom, da lahko povežemo in razumemo stavke in pomen, ki stojijo za njimi. Ta edinstvena funkcija RNN se uporablja za napovedovanje naslednjega niza ali zaporedja besed. RNN se lahko napaja tudi zaporedje podatkov, ki imajo različno dolžino in velikost, pri čemer CNN deluje samo s fiksnimi vhodnimi podatki.
Zdaj je primer CNN prepoznavanje slike. Računalnik lahko bere številke. Toda s slikovnim prikazom 1 in 0 ter številnimi plastmi CNN. Pokuk globoko v mreži konvolucijskih nevronov pomaga naučiti več tehnik.
Z analizo vsake plasti matematičnih izračunov in pomagati računalnikom pri določanju podrobnosti slik v bitnih hkrati. To pomaga prepoznati določene predmete tako, da jih preberete enega po enega sloja
RNN je nevronsko omrežje z aktivnim pomnilnikom podatkov, splošno znanim kot LSTM, ki ga je mogoče uporabiti za zaporedje vhodnih podatkov, ki sistemu pomagajo predvideti naslednji korak postopka. Izhod nekaterih medsebojno povezanih slojev se ponovno vrne vhodom predhodnega sloja z ustvarjanjem povratne zanke. Spodaj je pojasnjen najboljši scenarij za RNN.
Sledenje glavnih jedi v hotelu, katerih jed ne bi smeli ponoviti v enem tednu, kot so tacosi v ponedeljek, burgerji v torek, testenine v sredo, pice v četrtek, suši v petek. S pomočjo RNN-a, če se izhodna "pica" ponovno poda v mrežo za določitev petkove jedi, nam bo RNN sporočil naslednjo glavno jed - suši, zaradi dogodka, ki se je v preteklih dneh občasno izvajal.
V današnjih časih bi poimenovani KITT vključeval poglobljeno učenje iz konvolucijskih omrežij in ponavljajočih se nevronskih mrež, da bi videli, govorili in slišali, kar je mogoče s CNN kot slikovnimi drobilniki, ki se uporabljajo za vid, in RNN matematičnih motorjev, ki imajo ušesa in usta za izvajanje jezikovni vzorci

Primerjalna tabela CNN proti RNN

Spodnja tabela spodaj povzema primerjave med CNN in RNN:

CNN	RNN
CNN je uporaben za redke podatke, kot so slike.	RNN se uporablja za začasne podatke in zaporedne podatke.
CNN velja za močnejše orodje kot RNN.	RNN ima manj funkcij in nizke zmogljivosti v primerjavi s CNN.
Medsebojna povezava porabi končni niz vhodov in ustvari končni niz izhoda glede na vhod.	RNN lahko dovoli poljubno vhodno dolžino in dolžino izhoda.
CNN je vrsta umetne nevronske mreže, usmerjene v smeri urinega kazalca, z različnimi več plastmi perceptrona, ki je posebej zasnovana za uporabo najmanjše količine predobdelave.	RNN deluje v omrežju z zanko, ki uporablja svoj notranji pomnilnik za obdelavo poljubnih vhodnih zaporedij.
CNN-ji so posebni za video obdelavo in obdelavo slik.	RNN deluje predvsem na informacijah časovnih vrst o preteklem vplivu potrošnika. Analiza, ali se bo uporabnik naslednjič pogovarjal ali ne.
CNN sledi vzorcem medsebojne povezanosti med nevroni, ki jih navdihuje živalski vidni korteks, kjer so posamezni nevroni organizirani tako, da se odzivajo na prekrivajoča se območja, ki prekrivajo vidno polje.	RNN deluje predvsem na analizi govora in analizi besedila.

Zaključek

CNN je vizija avtonomnih vozil, raziskovanje fuzijske energije in raziskovanje nafte. Prav tako je bolj koristno pri diagnosticiranju bolezni hitreje kot medicinsko slikanje. RNN se uporablja kot glasovni nadzor Amazon Alexa, Applovega Sirija in Googlovega pomočnika, ki razume obdelavo človeškega jezika in deluje na principu računalniške revolucije na glasu. Danes je mogoče avtonomne avtomobile preizkusiti, preden jih pestijo na cesto. Stroji in tehnologije, ki temeljijo na AI, s CNN in RNN postavljajo prihodnji trend.

Priporočeni članki

To je vodnik za največjo razliko med CNN in RNN. Tukaj razpravljamo tudi o ključnih razlikah med CNN in RNN z infografiko in primerjalno tabelo. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednje članke -