一組圖詮釋CNN及RNN的區別

CNN和RNN是深度學習中運用最多的兩種深度學習網絡結構，可能有些同學還不太清楚這兩種網絡的區別，今天剛好看到了一張圖可以比較清楚的解釋CNN及RNN的區別。   首先，CNN對於輸入數據的維度約束是比較嚴重的，比如用CNN訓練一個圖像識別的model，訓練的圖片像素是48*48的，那麼在預測的時候，也需要把所有的預測圖片轉成48*48。這個約束在圖像識別方面可能表現的並不是那麼明顯，人們可以說：

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