 เปรียบเทียบและเปรียบเทียบข้อดีของทั้งเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) และโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN)
Convolutional Neural Networks (CNNs) เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการจดจำและการจัดหมวดหมู่ภาพ เนื่องจากความสามารถในการตรวจจับรูปแบบในภาพ ประกอบด้วยเลเยอร์หลายชั้นซึ่งทำให้สามารถแยกคุณลักษณะจากระดับต่างๆ ของรูปภาพและสร้างการแสดงแบบลำดับชั้นได้ ในทางตรงกันข้าม Recurrent Neural Networks (RNNs) นั้นเชี่ยวชาญสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลตามลำดับ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ มีความสามารถในการคำนึงถึงบริบทของข้อมูล ทำให้เหมาะสำหรับการทำความเข้าใจภาษาและการคาดคะเน ทั้ง CNN และ RNN มีประสิทธิภาพที่คล้ายคลึงกัน แต่มีจุดแข็งที่แตกต่างกัน