CNN和RNN有什么区别
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2021-01-18 03:38 更新 阿托 •  6057
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CNN(卷积神经网络): CNN接收固定大小的输入并生成固定大小的输出。

CNN是一种前馈人工神经网络,是多层感知机的变体,旨在使用最少的预处理。

CNN使用其神经元之间的连通性模式,并受到动物视觉皮层组织的启发,动物皮层的各个神经元的排列方式使它们对所覆盖视野的重叠区域做出反应。

CNN非常适合图像和视频处理。

RNN(递归神经网络): RNN可以处理任意输入/输出长度。

RNN与前馈神经网络不同,它可以使用其内部内存来处理任意输入序列。

RNN使用时间序列信息, 即我最后讲的内容将影响我接下来要讲的内容。

RNN是文本和语音分析的理想选择。

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2021-01-18 03:48 更新 正直的烤面包 •  1896