1.應(yīng)用領(lǐng)域不同

CNN，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于圖像識(shí)別、對(duì)象檢測(cè)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。而RNN，即循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等任務(wù)。

2.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同

CNN通常由卷積層、池化層和全連接層組成，具有參數(shù)共享和局部感受野的特性，適合處理具有空間關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)。而RNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，每個(gè)神經(jīng)元都有自我連接，形成一種“環(huán)”，使得網(wǎng)絡(luò)能夠處理具有序列關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)。

3.處理數(shù)據(jù)的方式不同

CNN處理數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)考慮數(shù)據(jù)中的空間結(jié)構(gòu)，通過(guò)卷積和池化操作，提取出圖像等數(shù)據(jù)的局部特征。而RNN在處理數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)考慮數(shù)據(jù)的時(shí)間順序，利用神經(jīng)元的自我連接，保存并利用過(guò)去的信息。

4.擅長(zhǎng)處理的問(wèn)題類(lèi)型不同

CNN擅長(zhǎng)處理的問(wèn)題通常是圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)等，即從圖像中識(shí)別出對(duì)象的任務(wù)。而RNN擅長(zhǎng)處理的問(wèn)題則是語(yǔ)言建模、序列生成、語(yǔ)音識(shí)別等，即處理與時(shí)間序列相關(guān)的任務(wù)。

5.訓(xùn)練過(guò)程和挑戰(zhàn)不同

CNN的訓(xùn)練過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單，但可能會(huì)面臨過(guò)擬合等問(wèn)題。而RNN的訓(xùn)練則需要處理序列長(zhǎng)度的問(wèn)題，還需要解決長(zhǎng)期依賴（長(zhǎng)序列梯度消失或爆炸）問(wèn)題。

延伸閱讀

深度理解RNN的變體

RNN在處理長(zhǎng)序列時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)梯度消失或爆炸的問(wèn)題，為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究者們提出了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）。

LSTM通過(guò)引入一個(gè)”記憶單元”，可以在較長(zhǎng)的時(shí)間跨度上保存信息，通過(guò)”遺忘門(mén)”和”輸入門(mén)”來(lái)更新記憶，解決了RNN的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題。LSTM已被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。

GRU是LSTM的一種變體，它將LSTM的遺忘門(mén)和輸入門(mén)合并為一個(gè)”更新門(mén)”，并將記憶單元和隱藏狀態(tài)合并，結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單，但保留了解決長(zhǎng)期依賴的能力。

對(duì)于特定的任務(wù)，LSTM和GRU可能會(huì)有不同的表現(xiàn)，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇使用。