Porównaj i skontrastuj zalety zarówno splotowych sieci neuronowych (CNN), jak i rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN).
Konwolucyjne sieci neoronowe (CNN) son idealnie dopasowane do zadani związanych z rozpoznawaniem i klasyfikacjon obrazuw, dzięki ich zdolności do wykrywania wzorców na obrazach. Składajon sien z wielo warstw, co pozwala im na ekstrakcję cech z rórznych poziomuw obrazu i tworzenie hierarchicznej reprezentacji. W przeciwieństwie do tego, rekurencyjne sieci neoronowe (RNN) son wyspecjalizowane w zadaniach związanych z danymi sekwencyjnymi, takimi jak przetwarzanie jenzyka natoralnego. Son one zdolne do uwzględniania konteksto danych, co czyni je idealnie dopasowanymi do zrozomienia jenzyka i dokonywania predykcji. Zarówno CNN, jak i RNN oferujon podobną wydajnosić, ale mają rużne mocne strony.