pg下载麻将胡了安卓专属特惠.安卓应用版本.中国 循环神经网络与卷积神经网络的区别是什么？

被称作循环神经网络的Recurrent Neural Network，RNNpg下载通道，以及被叫做卷积神经网络的Convolutional Neural Network，CNN，是深度学习范畴里常见的两种神经网络结构。尽管它们皆是神经网络模型，但它们的设计与应用场景颇有区别。本文会从网络结构、数据处理方式、应用场景等诸多层面着手，详尽介绍循环神经网络及卷积神经网络的差异。

一、网络结构

循环神经网络有着与卷积神经网络不一样的网络结构，循环神经网络主要针对时间序列数据做处理，它的网络结构由一个或者多个循环层构成，每个循环层会收受来自上一层面的输出，并且把这与当前时间步的输入一块儿予以处理，进而得出当前时间步的输出。

基于图像、语音等空间数据处理的卷积神经网络，其网络结构由一个或多个卷积层与池化层构成，卷积层能提取图像或语音里的特征，池化层可对特征实施降维和压缩。

二、数据处理方式

数据处理方式上，循环神经网络与卷积神经网络是不同的，循环神经网络主要处理序列数据，其把输入数据当作一个序列，在每个时间步都有一个对应的输出，于处理序列数据期间pg下载，循环神经网络会把前面时间步的信息传递至后面的时间步里，进而能够建立时间上的依赖关系。

卷积神经网络重点在于处理空间数据，其输入的数据是二维或者三维的张量，每一个元素都存在一个相对应的输出，在对空间数据予以处理期间，卷积神经网络会借助卷积核对输入数据开展卷积操作，借此提取出特征。

三、应用场景

循环神经网络跟卷积神经网络的用武之地是不一样的，循环神经网络主要是用来处理序列数据的，像自然语言处理、语音识别、股票预测之类。在自然语言处理里，循环神经网络能够把前头的词语信息传至后面词语那儿pg下载，进而能够构建词语间的依赖关系。在语音识别中，循环神经网络可以把前面的声音信息传递到后面的声音中，进而能够建立声音之间的依赖关系。身处股票预测范畴内，循环神经网络能够把先前的股票价格相关信息，传送到后来的股票价格里，进而能够构建起价格之间的依赖关系。

卷积神经网络主要在对图像、视频之类的空间数据，像开展图像分类、目标检测、人脸识别等等方面加以运用。于图像分类里，卷积神经网络能够提取图像当中的特征，借此便可对图像予以分类。在目标检测之际，卷积神经网络能够识别并且定位图像里的物体。在人脸识别过程里，卷积神经网络能够提取人脸图像的特征并进行匹配，进而就能达成人脸识别。

四、总结

深度学习领域里，循环神经网络与卷积神经网络是常见的两种神经网络结构，它们的设计和应用场景存在很大差异，循环神经网络主要用于基于时间序列数据的处理，此网络结构乃是经由一个或多个循环层所构成，卷积神经网络主要用于基于图像、语音等空间数据的处理，其网络结构是由一个或多个卷积层以及池化层所组成，在数据处理方式方面，循环神经网络主要针对序列数据展开处理，卷积神经网络主要针对空间数据进行处理。就应用场景而言，循环神经网络主要是被用于处理序列数据的，卷积神经网络主要是被用于处理图像、视频等空间数据的。