结合神经网络与复发神经网络进行比较和对比.
卷积神经网络 (CNN) 和复发神经网络 (RNN) 是两种常见的神经网络类型,但它们在架构,运行和应用方面有所不同.架构:CNN通常具有由卷积,组合和完全连接的层组成的层次架构,通常用于图像分类和对象识别.这些层次以前向方式排列,这意味着从输入层到输出层的信息流动,没有循环或后向连接.CNN使用过器,这些过器应用于移动窗口中的输入的本地部分.另一方面,RNN具有包含反连接的复发架构,通常允许在网络中保留信息.由于CNN能够维护隐藏存储或存储存储,适合于数据分类和对象识别.由于这些结构类型,CNN通常使用了关键功能,包括在内部数据的数据分类和更新,在某些操作中减少数据的分歧.而RNN通常用于处理数据,包括在数据的内部数据的分类和更新,在某些操作中,包括在数据的内部数据的分类和更新.