Confronta e contrasta le reti neurali convoluzionali con le reti neurali ricorrenti.
Le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN) sono entrambi tipi di deep learning utilizzati per vari compiti di machine learning come classificazione, segmentazione e regressione. La principale differenza tra di loro è il modo in cui elaborano i dati: le CNN elaborano i dati di input in modo spaziale mentre le RNN elaborano i dati in modo temporale. Le CNN sono più adatte per compiti come la visione artificiale, mentre le RNN sono più adatte per compiti come l'elaborazione del linguaggio naturale. Un'altra differenza chiave tra le CNN e le RNN è la loro struttura: le CNN hanno più strati di filtri convoluzionali mentre le RNN hanno strati di moduli ricorrenti.