Ero CNN: n ja RNN: n välillä
Tässä artikkelissa keskustelemme tärkeimmistä eroista CNN: n ja RNN: n välillä. Konvoluutiohermosverkot ovat yksi hermoverkkoperheen erityispainosista tietotekniikan alalla. Se purkaa nimensä alla olevasta piilotetusta kerroksesta, joka koostuu kerrosten yhdistämisestä, konvoluutiokerroksista, kokonaisista toisiinsa kytketyistä kerroksista ja normalisointikerroksista. Se on suunniteltu käyttämällä normaaleja aktivointimenetelmiä, aktivointitoiminnoina käytetään konvoluutio-, yhdistämistoimintoja. Toistuva hermoverkko on määritelty varianssi, jota käytetään pääasiassa luonnollisen kielen käsittelyyn. Yhteisessä hermostoverkossa tulo prosessoidaan äärellisen tulokerroksen kautta ja generoidaan ulostulo olettaen, että tulokerrokset ovat täysin riippumattomia.
Head to Head -vertailu CNN: n ja RNN: n välillä (Infographics)
Alla on 6 parasta vertailua CNN: n ja RNN: n välillä:
Keskeiset erot CNN: n ja RNN: n välillä
Keskustelemme CNN: n ja RNN: n parhaan vertailun kanssa:
- Matemaattisesti konvoluutio on ryhmittelykaava. CNN: ssä konvoluutio tapahtuu kahden matriisin välillä kolmannen lähtömatriisin toimittamiseksi. Matriisi ei ole muuta kuin suorakaiteen muotoinen joukko sarakkeisiin ja riveihin tallennettuja numeroita. CNN hyödyntää konvoluutiokerrosten konvoluutioita erottaakseen tulotiedot ja löytääkseen todellisen.
- Konvoluutiokerros harjoittaa laskennallista toimintaa, kuten erittäin monimutkaista konvoluutiohermossa, joka toimii numeerisena suodattimena, joka auttaa tietokonetta löytämään kuvien kulmat, keskittyneet ja haalistuneet alueet, värien supistumat ja muut ominaisuudet, kuten kuvan korkeus, syvyys ja pikselit hajallaan, kuvan koko ja paino.
- Yhdistävä kerros on usein rakennettu konvoluutiokerrosten väliin, joita käytetään vähentämään konvoluutiokerrosten suunnittelemaa esitysrakennetta, jota käytetään vähentämään monien konvoluutiokerrosten mahdollistavia muistikomponentteja.
- Normalisoinnin tarkoituksena on parantaa hermoverkkojen tuottavuutta ja pysyvyyttä. Sillä on taipumus tehdä yksilöllisen kerroksen mukautuvammista tuloista vaihtamalla kaikki annetut tulot vastaavaan keskiarvoon nolla ja variantti yhdestä, jossa näitä tuloja pidetään normalisoituna datana. Täysin kytketyt kerrokset auttavat linkittämään jokaisen neuronin kerroksesta toiseen.
- CNN: t on suunniteltu erityisesti tietokoneen näkemykseen, mutta ohjaamalla niitä tarvittavalla tiedolla voi muokata niitä saamaan edistyneemmän muodon kuvia, musiikkia, puhetta, videoita ja tekstiä.
- CNN sisältää lukemattomia suodatinkerroksia tai hermosolukerroksia, jotka on piilotettu ja optimoi antaen kuvan tehokkaan havaitsemisen, ja prosessi tapahtuu kytketyistä kerroksista. Tämän suositun ominaisuuden takia niitä kutsutaan myötäsuuntaiseksi silmukkana.
- RNN: llä on sama perinteinen keinotekoisten neuroniverkkojen ja CNN: n rakenne. Heillä on toinen muistiosio, joka voi toimia palautussilmukoina. Samoin kuin ihmisen aivot, etenkin keskusteluissa, painotetaan tietojen redundanssia, jotta voidaan yhdistää ja ymmärtää lauseita ja niiden merkitystä. Tätä RNN: n ainutlaatuista ominaisuutta käytetään ennakoimaan seuraava sanasarja tai sekvenssi. RNN: lle voidaan myös syöttää datasekvenssejä, joiden pituus ja koko ovat vaihtelevat, jolloin CNN toimii vain kiinteän tulotiedon kanssa.
- Nyt esimerkki CNN: stä on kuvan tunnistaminen. Tietokone pystyy lukemaan numeroita. Mutta kuvan esittämällä 1 ja 0 ja monilla CNN-kerroksilla. Konvoluutiohermoverkon kurkistuksen syvä auttaa oppimaan lisää tekniikoita.
- Analysoimalla jokainen matemaattisten laskelmien kerros ja auttamalla tietokonetta määrittelemään kuvien yksityiskohdat biteinä kerrallaan mahdollisella vaivalla. Tämä auttaa tunnistamaan tietyt esineet lukemalla kerros kerrallaan
- RNN on hermoverkko, jossa on aktiivinen datamuisti, joka tunnetaan nimellä LSTM ja jota voidaan käyttää syöttötietojen sarjaan, joka auttaa järjestelmää ennustamaan prosessin seuraavan vaiheen. Joidenkin toisiinsa kytkettyjen kerrosten lähtö syötetään takaisin aikaisemman kerroksen sisääntuloille luomalla takaisinkytkentäsilmukka. Paras skenaario RNN: lle selitetään alla.
- Seuranta hotellin pääruokia, joita ei tulisi toistaa viikossa, kuten tacos maanantaina, hampurilaiset tiistaina, pasta keskiviikkona, pizza torstaina, sushi perjantaina. Jos lähtö “pizza” syötetään uudelleen verkkoon perjantai-annoksen määrittämiseksi, RNN: n avulla RNN ilmoittaa meille seuraavasta pääruokasta, sushista, tapahtuman takia, joka on tapahtunut ajoittain viime päivinä.
- Tänä nykypäivänä puhuttu KITT piirtäisi syvälle oppimista konvoluutioverkoista ja toistuvista hermoverkoista nähdä, puhua ja kuulla, mikä on mahdollista CNN: n avulla kuvanmurtajina, joita käytetään visioon ja RNN: ään matemaattiset moottorit, jotka ovat korvat ja suu toteuttamaan kielimalleja
CNN: n ja RNN: n vertailutaulukko
Seuraava taulukko antaa yhteenvedon CNN: n ja RNN: n vertailuista:
| CNN | RNN |
| CNN: tä voidaan käyttää harvoissa tiedoissa, kuten kuvissa. | RNN soveltuu väliaikaisiin tietoihin ja peräkkäisiin tietoihin. |
| CNN: ää pidetään tehokkaampana työkaluna kuin RNN. | RNN: llä on vähemmän ominaisuuksia ja heikot ominaisuudet verrattuna CNN: ään. |
| Yhdistäminen kuluttaa äärellisen sisääntulosarjan ja tuottaa äärellisen lähtöjoukon tulon mukaan. | RNN voi sallia mielivaltaisen tulo- ja lähtöpituuden. |
| CNN on myötäpäivään tyyppi eteenpäin suuntautuva keinotekoinen hermoverkko, jossa on useita useita perceptroni-kerroksia, joka on erityisesti suunniteltu käyttämään minimikäsittelyä esikäsittelyä. | RNN toimii silmukkaverkossa, joka käsittelee mielivaltaisten syöttöjaksojen sisäistä muistia. |
| CNN: t ovat erityisen video- ja kuvankäsittelyä varten. | RNN käyttää pääasiassa aikasarjoja koskevia tietoja kuluttajan aiemmista vaikutuksista. Analysoidaanko käyttäjä aikoo puhua seuraavaksi vai ei. |
| CNN seuraa neuronien välisiä kytkentämalleja, jotka ovat eläimen visuaalisen aivokuoren inspiroimia, jolloin yksittäiset hermosolut on järjestetty siten, että ne reagoivat päällekkäin oleviin alueisiin visuaalisen kentän kaventamiseksi. | RNN työskentelee ensisijaisesti puheanalyysissä ja tekstianalyysissä. |
johtopäätös
CNN on visio itsenäisistä ajoneuvoista, fuusioenergian tutkimuksesta ja öljytutkimuksesta. Se auttaa myös diagnosoimaan sairauksia nopeammin kuin lääketieteellinen kuvantaminen. RNN: ää käytetään Amazon Alexan, Applen Sirin ja Googlen avustajan ääniohjauksena, joka ymmärtää ihmisten kielten käsittelyä ja toimii ääniperusteisen tietojenkäsittelyn vallankumouksen periaatteen mukaisesti. Nykyään autonomiset autot voidaan testata ennen kuin he ajavat sitä tielle. AI-pohjaiset koneet ja tekniikat asettavat tulevaisuuden trendin CNN: n ja RNN: n kanssa.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas CNN: n ja RNN: n väliseen eroon. Tässä keskustellaan myös CNN vs. RNN-avaineroista infografien ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Jenkins vs. Bamboo ominaisuuksineen
- Abstraktio vs. kapselointi | 6 suosituinta vertailua
- GitHub vs SVN | Suurimmat erot
- Data Lake vs. Data Warehouse - tärkeimmät erot
- Tietovarastojen suunnittelu