कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन) और रिक्रिएंट न्यूरल नेटवर्क्स (आरएनएन) डीप लर्निंग में दो शक्तिशाली और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर हैं। प्रत्येक के अपने अद्वितीय फायदे हैं, जो उन्हें विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाते हैं। सीएनएन को इनपुट डेटा की 2 डी संरचना का लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उन्हें छवि पहचान, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और अन्य कंप्यूटर दृष्टि कार्यों के लिए अच्छी तरह से उपयुक्त बनाता है। सीएनएन का प्राथमिक लाभ यह है कि वे सीखने के लिए आवश्यक मापदंडों की संख्या को कम करने और उच्च सटीकता प्राप्त करने की क्षमता है, साझा भार और स्थानिक रूप से प्रभावी कनेक्शन का उपयोग करके।
घुमावदार तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) और आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) दोनों के लाभों की तुलना और विपरीत करें।