Diferencia entre CNN y RNN
En este artículo, discutiremos las principales diferencias entre CNN y RNN. Las redes neuronales convolucionales son una de las ediciones especiales de la familia de redes neuronales en el campo de la tecnología de la información. Extrae su nombre de la capa oculta subyacente que consiste en la agrupación de capas, capas convolucionales, capas interconectadas completas y capas de normalización. Está diseñado utilizando métodos de activación normales, las funciones de convolución y agrupación se utilizan como funciones de activación. La red neuronal recurrente es una variación definida que se emplea principalmente para el procesamiento del lenguaje natural. En una red neuronal común, la entrada se procesa a través de una capa de entrada finita y la salida generada con la suposición de capas de entrada completamente independientes.
Comparación cabeza a cabeza entre CNN y RNN (infografía)
A continuación se presentan las 6 principales comparaciones entre CNN y RNN:
Diferencias clave entre CNN y RNN
Discutamos la mejor comparación entre CNN vs RNN:
- Matemáticamente, la convolución es una fórmula de agrupación. En CNN la convolución ocurre entre dos matrices para entregar una tercera matriz de salida. Matrix no es más que una matriz rectangular de números almacenados en columnas y filas. Una CNN utiliza la convolución en las capas de convolución para segregar la información de entrada y encontrar la real.
- La capa convolucional se involucra en una actividad computacional como alta complicada en una red neuronal convolucional que actúa como un filtro numérico que ayuda a la computadora a encontrar esquinas de imágenes, áreas concentradas y desvaídas, contracciones de color y otros atributos como la altura de las imágenes, profundidad y píxeles dispersos, tamaño y peso de la imagen.
- La capa de agrupación a menudo se construye entre las capas de convolución que se usan para disminuir la estructura de representación diseñada por capas convolucionales usadas para disminuir los componentes de memoria que permiten muchas capas convolucionales.
- La normalización es mejorar la productividad y la constancia de las redes neuronales. Tiende a hacer entradas más adaptables de la capa individual al cambiar todas las entradas dadas a un valor medio correspondiente cero y una variante de una en la que estas entradas se consideran datos regularizados. Las capas completamente interconectadas ayudan a vincular cada neurona de una capa a otra capa.
- Los CNN están especialmente diseñados para la visión de la computadora, pero guiarlos con los datos requeridos puede modificarlos para obtener una forma avanzada de imágenes, música, voz, videos y texto.
- CNN contiene innumerables capas de filtros o capas de neuronas que se oculta y optimiza dando una alta eficiencia en la detección de una imagen y el proceso ocurre desde capas interconectadas. Debido a esta característica popular, se denominan bucle de avance.
- RNN tiene la misma estructura tradicional de redes de neuronas artificiales y CNN. Tienen otra partición de memoria que puede funcionar como bucles de retroalimentación. De forma similar a un cerebro humano, especialmente en conversaciones, se da gran importancia a la redundancia de datos para relacionar y comprender las oraciones y el significado detrás de él. Esta característica única de RNN se usa para predecir el siguiente conjunto o secuencia de palabras. RNN también puede alimentarse con una secuencia de datos que tienen longitud y tamaño variables, donde CNN opera solo con los datos de entrada fijos.
- Ahora el ejemplo de CNN es el reconocimiento de imágenes. La computadora puede leer números. Pero con la representación de imagen de 1 y 0 y muchas capas de CNN. El vistazo profundo de la red de neuronas convolucionales ayuda a aprender más técnicas.
- Al analizar cada capa de cálculos matemáticos y ayudar a las computadoras a definir los detalles de las imágenes en bits a la vez en un esfuerzo eventual. Esto ayuda a identificar objetos particulares leyendo uno por uno de la capa
- Un RNN es una red neuronal con una memoria de datos activa conocida popularmente como LSTM que se puede aplicar a una secuencia de datos de entrada que ayuda al sistema a predecir el siguiente paso del proceso. La salida de algunas capas interconectadas se realimenta de nuevo a las entradas de la capa anterior mediante la creación de un circuito de retroalimentación. El mejor escenario para RNN se explica a continuación.
- Seguimiento de los platos principales en el hotel, que el plato no debe repetirse en una semana como tacos el lunes, hamburguesas el martes, pasta el miércoles, pizza el jueves, sushi el viernes. Con la ayuda de RNN si la "pizza" de salida se vuelve a alimentar a la red para determinar el plato del viernes, entonces el RNN nos informará sobre el próximo plato principal es el sushi, debido al evento que se ha llevado a cabo periódicamente en los últimos días.
- En estos días modernos, el denominado KITT presentaría un aprendizaje profundo de redes convolucionales y redes neuronales recurrentes para ver, hablar y escuchar, lo que es posible con CNN como procesadores de imágenes utilizados para la visión y RNN, los motores matemáticos que son oídos y boca para implementar el patrones de lenguaje
Tabla comparativa de CNN vs RNN
La siguiente tabla a continuación resume las comparaciones entre CNN y RNN:
| CNN | RNN |
| CNN es aplicable para datos escasos como imágenes. | RNN es aplicable para datos temporales y datos secuenciales. |
| CNN se considera una herramienta más poderosa que RNN. | RNN tiene menos características y capacidades bajas en comparación con CNN. |
| La interconexión consume un conjunto finito de entrada y genera un conjunto finito de salida de acuerdo con la entrada. | RNN puede permitir longitud de entrada arbitraria y longitud de salida. |
| CNN es un tipo de red neuronal artificial alimentada hacia la derecha con una variedad de múltiples capas de perceptrón que está especialmente diseñado para utilizar la cantidad mínima de preprocesamiento. | RNN funciona en una red de bucle que utiliza su memoria interna para manejar las secuencias de entrada arbitrarias. |
| Las CNN son especiales para el procesamiento de video y procesamiento de imágenes. | RNN trabaja principalmente en información de series de tiempo sobre la influencia pasada del consumidor. Analizando si el usuario va a hablar a continuación o no. |
| CNN sigue patrones de interconectividad entre las neuronas que se inspira en la corteza visual animal, donde las neuronas individuales se organizan de manera que responden a las áreas superpuestas que labran el campo visual. | RNN trabaja principalmente en análisis de voz y análisis de texto. |
Conclusión
CNN es la visión de vehículos autónomos, investigación de energía de fusión y exploración de petróleo. También es más útil para diagnosticar enfermedades más rápido que las imágenes médicas. RNN se aplica como control de voz de Amazon Alexa, Siri de Apple y el asistente de Google, que comprende el procesamiento del lenguaje humano y funciona según el principio de la revolución informática basada en la voz. Hoy en día, los autos autónomos pueden probarse antes de salir a la carretera. Las máquinas y tecnologías basadas en IA están marcando la tendencia futura con CNN y RNN.
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