Нейронные сети стали популярным методом решения сложных задач и произвели революцию в различных отраслях. Двумя популярными типами нейронных сетей являются сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Несмотря на их различия, они оба разделяют общую концепцию, называемую распределением веса. В этом сообщении блога мы рассмотрим распределение веса в CNN и RNN и поймем, как они используют его для поиска закономерностей во входных данных.
CNN и распределение веса
CNN в основном используется для классификации и сегментации изображений и работает, находя похожие шаблоны во входных данных. Эти шаблоны можно найти, перемещая фильтр с общими весами по входным данным. Концепция общих весов позволяет сети изучать один и тот же шаблон, независимо от его положения во входных данных. CNN используют несколько фильтров для поиска различных шаблонов во входных данных, что приводит к карте функций.
RNN и распределение веса
В отличие от CNN, RNN работают с данными последовательности и пытаются идентифицировать закономерности во всей последовательности. Вход в RNN — это последовательность, и порядок последовательности имеет значение. Идея разделения весов также применяется в RNN, где каждый вход в последовательности обрабатывается отдельно, чтобы определить, наблюдается ли похожий паттерн или нет. RNN используют несколько нейронных сетей в каждом слое, которые имеют одинаковый вес для учета зависимости данных от предыдущего временного шага. Это помогает сети построить лучшее представление заданных данных.
Разница между CNN и RNN
CNN в основном используются для преобразования изображений в функции, тогда как RNN используются для описания данных временных рядов, где порядок имеет значение. CNN извлекают локальные и позиционно-инвариантные признаки, в то время как RNN находят разные закономерности во времени, даже если они находятся далеко друг от друга. CNN подходят для извлечения локальных и позиционно-инвариантных признаков при обработке естественного языка, но они не фиксируют долгосрочные семантические зависимости. Напротив, RNN могут эффективно обрабатывать дальние зависимости.
