 Comparez et contrastez les réseaux de neurones convolutionnels avec les réseaux de neurones récurrents.
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont deux types d'apprentissage en profondeur utilisés pour diverses tâches d'apprentissage automatique telles que la classification, la segmentation et la régression. La principale différence entre eux réside dans la manière dont ils traitent les données : les CNN traitent les données d'entrée de manière spatiale tandis que les RNN traitent les données de manière temporelle. Les CNN sont mieux adaptés à des tâches telles que la vision par ordinateur, tandis que les RNN sont mieux adaptés à des tâches telles que le traitement du langage naturel. Une autre différence clé entre les CNN et les RNN est leur structure : les CNN ont plusieurs couches de filtres convolutifs tandis que les RNN ont des couches de modules récurrents.