आरएनएन (Recurrent Neural Networks) और सीएनएन (Convolutional Neural Networks) दो आम तौर पर उपयोग किए जाने वाले डीप लर्निंग आर्किटेक्चर हैं, जो अपने स्वयं के लाभों और नुकसानों के साथ-साथ अपने स्वयं के उपयोग के मामलों में व्यापक रूप से भिन्न होते हैं, जैसे कि मशीन अनुवाद, भावना विश्लेषण, भाषण पहचान और पाठ उत्पन्न करना। आरएनएन (RNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN (CNN) सीएनएन (CNN) सीएनएन (CNN (CNN) (CNN) (CNN) (CNN) (CNN) (CNN) (CNN) (CNN) (CNN (CNN) (CNN) (CNN) (CNN) (CNN) (CNN) (CNN) (CNN) (CNN)
एक पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क बनाम एक convolutional तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने के फायदे और नुकसान की तुलना करें।