Kokanisa matomba mpe mabe ya kosalela réseau neuronale récurrent contre réseau neuronal convolutionnel.
Ba réseaux neuronaux récurrents (RNN) na ba réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) ezali ba architectures mibale ya apprentissage profond oyo esalelamaka mingi oyo ekeseni mingi na ba structures na yango, ba cas ya usage, pe na ba avantages na ba inconvénients na yango. 1. Matomba ya ba RNN : - Ba RNN esalemi pona kosimba ba données ya entrée na bizaleli ya tango pe ya bolandi. Bakoki « ko rappeler » ba entrées ya kala na nzela ya ba couches cachées, ko permettre incorporation ya information ya contexte na position na sortie. - Ba RNN ezali na tina na misala ya botangi ya monoko ya bozalisi lokola bobongoli na masini, botangi ya mayoki, boyebi maloba pe bokeli makomi. 2. Ba inconvénients ya ba RNN : - Ba RNN ekoki kozala prone na problème ya gradient oyo ezali ko disparaître, oyo gradient ekomi moke pe moke tango ezo propager sima na nzela ya réseau, kosala que ezala pasi pona ko former ba séquences ya milayi. - Ba RNN ekoki pe kozala na talo ya calcul na tina ya nature séquentielle na yango, oyo ekomisaka yango malamu te pona ko traité ba données ya entrée ya minene. 3. Matomba ya ba CNN : - Ba CNN ezali malamu pona koyeba ba modèles locaux na kati ya ba données ya entrée na nzela ya bosaleli ba filtres convolutionnels, kosala ete ezala malamu pona misala lokola reconnaissance ya image pe classification. - Ba CNN ekoki kokitisa motango ya ba paramètres pe ba calculs na nzela ya bosaleli ya bopanzani pe bosangisi ya kilo, kopesa nzela na formation pe traitement ya mbangu ya ba données ya entrée ya minene. 4. Mabe ya ba CNN : - Ba CNN ekoki kobunda pona kokanga boyokani ya mokili mobimba to ya niveau ya likolo na kati ya ba données ya entrée na tina ya botali mingi na ba modèles locales. - Ba CNN esalelamaka mingi pona ba données structurées, mingi mingi ba données oyo ezali lokola grille lokola bilili, pe ekoki kozala malamu te na traitement ya ba données non structurées lokola texte. Mpo na kosukisa, ba RNN mpe ba CNN moko na moko ezali na makasi mpe botau na yango mpe ebongi mpo na mitindo ndenge na ndenge ya misala. Ba RNN ezali malamu na kosala ba données séquentielles pe kokanga ba informations ya contexte, nzoka nde ba CNNs eleki na ko détecter ba modèles locales pe ko traité ba entrées ya minene na ndenge ya malamu. Ezali na tina ya kotala lolenge ya ba données ya entrée pe mosala oyo ezali na maboko tango ya kopona kati ya ba architectures mibale.