Confronta e metti a confronto i vantaggi sia delle reti neurali convoluzionali (CNN) che delle reti neurali ricorrenti (RNN).
Le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) sono ben adatte per compiti che coinvolgono il riconoscimento e la classificazione di immagini, grazie alla loro capacità di rilevare i pattern nelle immagini. Sono composte da molteplici strati che consentono di estrarre le caratteristiche da diversi livelli dell'immagine e creare una rappresentazione gerarchica. Al contrario, le Reti Neurali Ricorrenti (RNN) sono specializzate per compiti che coinvolgono dati sequenziali, come l'elaborazione del linguaggio naturale. Sono in grado di tenere conto del contesto dei dati, rendendole adatte per la comprensione del linguaggio e la previsione. Sia le CNN che le RNN offrono prestazioni simili ma hanno punti di forza diversi.