 Comparez les avantages et les inconvénients de l'utilisation d'un réseau neuronal récurrent par rapport à un réseau neuronal convolutif.
Les réseaux de neurones récurrents sont capables de capturer des modèles temporels dans les données et peuvent être utilisés pour la reconnaissance de texte ou de parole. Ils sont bien adaptés aux tâches qui nécessitent que l'algorithme se souvienne des événements passés. Cependant, ils peuvent être plus lents à s'entraîner que les réseaux de neurones convolutifs et sont sujets à la dégradation sur des dépendances à long terme. Les réseaux de neurones convolutifs sont efficaces pour identifier les caractéristiques locales d'une image, sont plus efficaces avec les données et peuvent être utilisés pour la reconnaissance d'objets ou de visage. Cependant, ils ont tendance à lutter contre les dépendances à long terme et ont un coût de calcul plus élevé.