卷积神经网络和循环神经网络
时间: 2023-09-29 19:04:51 浏览: 103
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卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)都是深度学习中常用的神经网络模型。
CNN主要用于图像识别、图像分类、物体检测等领域。它的主要结构是由卷积层、池化层、全连接层等构成的。卷积层主要用于提取图像的特征,池化层则用于降维,全连接层则用于分类。
RNN主要用于处理序列数据,例如自然语言处理、语音识别等领域。它的主要结构是由循环层和全连接层构成的。循环层主要用于处理序列数据的时序信息,全连接层则用于分类或生成。
两者主要的不同在于对于输入数据的处理方式和应用领域的不同。
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