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首頁大數(shù)據(jù)時代RNN和CNN的區(qū)別表現(xiàn)在哪些方面？
RNN和CNN的區(qū)別表現(xiàn)在哪些方面？
2020-07-13
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RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，和CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是深度學(xué)習(xí)經(jīng)常進行比較的兩個概念，下面小編整理了RNN和CNN的一些區(qū)別，希望對大家有所幫助。

1.從應(yīng)用方面來看CNN主要用于圖像識別比較多，而RNN被用于語言處理多一些，主要用于時序和NLP

RNN的假設(shè)——事物的發(fā)展是按照時間序列展開的，即前一刻發(fā)生的事物會對未來的事情的發(fā)展產(chǎn)生影響。

CNN的基礎(chǔ)的假設(shè)——人類的視覺總是會關(guān)注視線內(nèi)特征最明顯的點

2.當(dāng)RNN、CNN都用于NLP時，它們的區(qū)別在于：

RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，當(dāng)前節(jié)點的輸入包含之前所有節(jié)點信息。

CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，當(dāng)前節(jié)點的輸入以樹結(jié)構(gòu)形式僅包含上一層節(jié)點信息。

3.具體應(yīng)用場景

RNN 的應(yīng)用場景有：

語句生成：應(yīng)用于自動翻譯、智能對話領(lǐng)域;

視頻分類(需要與 CNN 結(jié)合)：應(yīng)用于視頻搜索;

圖片標(biāo)注(需要與 CNN 結(jié)合)：應(yīng)用與看圖說話;

CNN的應(yīng)用場景包括：

目標(biāo)分類：應(yīng)用領(lǐng)域有人臉識別、物品識別、場景識別、文字識別等;

目標(biāo)檢測：應(yīng)用領(lǐng)域有安防和駕駛;

增強學(xué)習(xí)：應(yīng)用領(lǐng)域有圍棋、撲克、自動游戲、機器人運行控制;

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