Differenza tra CNN vs RNN
In questo articolo, discuteremo delle principali differenze tra CNN e RNN. Le reti neurali convoluzionali sono una delle edizioni speciali della famiglia delle reti neurali nel campo della tecnologia dell'informazione. Estrae il suo nome dallo strato nascosto sottostante che consiste in strati di pool, livelli convoluzionali, livelli interconnessi completi e livelli di normalizzazione. È progettato utilizzando i normali metodi di attivazione, le funzioni di convoluzione e pooling sono utilizzate come funzioni di attivazione. La rete neurale ricorrente è una varianza definita utilizzata principalmente per l'elaborazione del linguaggio naturale. In una rete neurale comune, l'input viene elaborato attraverso uno strato di input finito e genera output con l'assunzione di layer di input completamente indipendenti.
Confronto diretto tra CNN e RNN (infografica)
Di seguito sono riportati i primi 6 confronti tra CNN e RNN:
Differenze chiave tra CNN e RNN
Parliamo del miglior confronto tra CNN e RNN:
- Matematicamente, la convoluzione è una formula di raggruppamento. Nella convoluzione della CNN si verifica tra due matrici per fornire una terza matrice di output. Matrix non è altro che una matrice rettangolare di numeri memorizzati in colonne e righe. Una CNN utilizza la convoluzione nei livelli di convoluzione per separare le informazioni di input e trovare quella effettiva.
- Lo strato convoluzionale è impegnato in un'attività computazionale come altamente complicata in una rete neurale convoluzionale che funge da filtro numerico che aiuta il computer a trovare angoli di immagini, aree concentrate e sbiadite, contrazioni di colore e altri attributi come altezza delle immagini, profondità e pixel sparsi, dimensione e peso dell'immagine.
- Il livello di pooling è spesso incorporato tra i livelli di convoluzione che vengono utilizzati per ridurre la struttura della rappresentazione progettata da livelli convoluzionali utilizzati per ridurre i componenti di memoria che consentono molti livelli convoluzionali.
- La normalizzazione serve a migliorare la produttività e la costanza delle reti neurali. Tende a rendere gli input più adattabili del singolo layer modificando tutti gli input dati in un valore medio corrispondente zero e una variante di uno in cui questi input sono considerati dati regolarizzati. Gli strati completamente interconnessi aiutano a collegare ogni neurone da uno strato all'altro.
- Le CNN sono appositamente progettate per la visione del computer, ma guidandole con i dati richiesti possono modificarle per ottenere una forma avanzata di immagini, musica, parole, video e testo.
- La CNN contiene innumerevoli strati di filtri o strati di neuroni che è nascosto e ottimizza dando un'alta efficienza nel rilevamento di un'immagine e il processo avviene da strati interconnessi. A causa di questa caratteristica popolare, vengono chiamati loop feedforward.
- RNN ha la stessa struttura tradizionale delle reti di neuroni artificiali e della CNN. Hanno un'altra partizione di memoria che può funzionare come loop di feedback. Allo stesso modo di un cervello umano, specialmente nelle conversazioni, viene dato grande peso alla ridondanza dei dati per mettere in relazione e comprendere le frasi e i significati dietro di esso. Questa caratteristica unica di RNN viene utilizzata per prevedere l'insieme o la sequenza di parole successiva. RNN può anche essere alimentato in sequenza di dati che hanno lunghezza e dimensioni variabili, in cui CNN opera solo con i dati di input fissi.
- Ora l'esempio della CNN è il riconoscimento delle immagini. Il computer può leggere i numeri. Ma con la rappresentazione dell'immagine di 1 e 0 e molti strati di CNN. La sbirciatina profonda della rete di neuroni convoluzionali aiuta a imparare più tecniche.
- Analizzando ogni strato di calcoli matematici e aiutando i computer a definire i dettagli delle immagini in bit alla volta in un eventuale sforzo. Questo aiuta a identificare oggetti particolari leggendo uno per uno del livello
- Un RNN è una rete neurale con una memoria dati attiva popolarmente conosciuta come LSTM che può essere applicata a una sequenza di dati di input che aiuta il sistema a prevedere il passaggio successivo del processo. L'output di alcuni layer interconnessi viene nuovamente inviato agli input del layer precedente creando un loop di feedback. Lo scenario migliore per RNN è spiegato di seguito.
- Tracciamento dei piatti principali in hotel che il piatto non dovrebbe essere ripetuto in una settimana come tacos il lunedì, hamburger il martedì, pasta il mercoledì, pizza il giovedì, sushi il venerdì. Con l'aiuto di RNN se l'output "pizza" viene nuovamente immesso nella rete per determinare il piatto di venerdì, l'RNN ci comunicherà il prossimo piatto principale è il sushi, a causa dell'evento che si è svolto periodicamente nei giorni scorsi.
- In questi giorni moderni, il soprannominato KITT avrebbe caratterizzato l'apprendimento profondo dalle reti convoluzionali e dalle reti neurali ricorrenti per vedere, parlare e ascoltare ciò che è reso possibile con la CNN come cruncher di immagini utilizzate per la visione e RNN i motori matematici che sono orecchi e bocca per implementare il modelli linguistici
Tabella comparativa di CNN vs RNN
La tabella seguente riassume i confronti tra CNN e RNN:
| CNN | RNN |
| La CNN è applicabile per dati sparsi come le immagini. | RNN è applicabile per dati temporanei e sequenziali. |
| La CNN è considerata uno strumento più potente di RNN. | RNN ha meno funzioni e capacità ridotte rispetto alla CNN. |
| L'interconnessione consuma un set finito di input e genera un set finito di input in base all'input. | RNN può consentire lunghezza e lunghezza di input arbitrarie. |
| La CNN è un tipo di rete neurale artificiale feed-forward con una varietà di strati multipli di percettrone che è appositamente progettata per utilizzare la minima quantità di pre-elaborazione. | RNN funziona su una rete loop che utilizza la propria memoria interna per gestire le sequenze di input arbitrarie. |
| Le CNN sono speciali per l'elaborazione video e l'elaborazione delle immagini. | RNN lavora principalmente sulle informazioni sulle serie storiche sull'influenza passata del consumatore. Analizzare se l'utente parlerà dopo o meno. |
| La CNN segue modelli di interconnettività tra i neuroni che si ispirano alla corteccia visiva animale, in cui i singoli neuroni sono organizzati in modo tale da rispondere alle aree sovrapposte coltivando il campo visivo. | RNN lavora principalmente sull'analisi del parlato e sull'analisi del testo. |
Conclusione
La CNN è la visione di veicoli autonomi, ricerca sull'energia di fusione ed esplorazione petrolifera. È anche più utile nella diagnosi delle malattie più velocemente dell'imaging medico. RNN viene applicato come controllo vocale di Amazon Alexa, Siri di Apple e dell'assistente di Google che comprende l'elaborazione del linguaggio umano e funziona secondo il principio della rivoluzione informatica basata sulla voce. Oggi le auto autonome possono essere testate prima di colpirle sulla strada. Le macchine e le tecnologie basate sull'intelligenza artificiale stanno impostando la tendenza futura con CNN e RNN.
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