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TensorFlow CNN和RNN之间有什么区别?

CNN与RNN
S.no CNN RNN
1 CNN代表卷积神经网络。 RNN代表递归神经网络。
2 CNN被认为比RNN更有效。 与CNN相比, RNN的功能兼容性较差。
3 CNN非常适合图像和视频处理。 RNN是文本和语音分析的理想选择。
4 它适用于像图像这样的空间数据。 RNN用于时间数据, 也称为顺序数据。
5 网络采用固定大小的输入并生成固定大小的输出。 RNN可以处理任意输入/输出长度。
6 CNN是一种前馈人工神经网络, 具有多层感知器的变体, 旨在使用最少的预处理量。 与前馈神经网络不同, RNN可以使用其内部存储器来处理任意输入序列。
7 CNN在神经元之间使用连接模式。 CNN受动物视觉皮层组织的影响, 其各个神经元的排列方式使它们可以对视野中的重叠区域做出反应。 递归神经网络使用时间序列信息-用户最后说的话会影响他接下来要说的话。

下图显示了CNN和RNN的示意图

CNN与RNN

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