Згорточні нейронні мережі (CNN) CNN — це алгоритм глибокого навчання, який обробляє дані структурованої сітки, наприклад зображення. Їм вдалося класифікувати зображення, виявити об’єкти та розпізнати обличчя.Jul 15, 2024

Основні відмінності між CNN і RNN включають наступне: CNN зазвичай використовуються для вирішення проблем із просторовими даними, такими як зображення. RNN краще підходять для аналізу часових і послідовних даних, таких як текст або відео.

Найкраща модель глибокого навчання для двійкової класифікації залежатиме від конкретного набору даних і бажаної точності. Однак деякі з найбільш часто використовуваних моделей глибокого навчання для бінарної класифікації включають логістична регресія, опорні векторні машини та нейронні мережі.

Нейронні мережі покладаються на навчальні дані, щоб навчатися та підвищувати свою точність з часом. Після того, як вони точно налаштовані на точність, вони стають потужними інструментами в інформатиці та штучному інтелекті, що дозволяє нам класифікувати та кластеризувати дані з високою швидкістю.

CNN добре працюють із завданнями комп’ютерного зору, такими як класифікація зображень, виявлення об’єктів, розпізнавання зображень тощо. Ми дослідили створення класифікації зображень CNN за допомогою python на базах даних MNSIT, CIFAR-10 і ImageNet.

Рекурентні нейронні мережі (RNN) — це потужні моделі для класифікації часових рядів, мовного перекладу та інших завдань.

Це робить мережу рекурентною нейронною мережею, або скорочено RNN. RNN широко використовуються для завдань обробки природної мови, таких як переклад тексту з англійської на французьку. CNN зазвичай виконує завдання класифікації тексту так само добре, як і RNN, і тренується набагато швидше.