💡 原文约200字/词,阅读约需1分钟。
📝

内容提要

卷积神经网络(CNN)主要用于计算机视觉任务,通过卷积层提取特征;递归神经网络(RNN)则用于自然语言处理,保持内部状态处理数据序列。两者广泛应用于图像识别、机器翻译和情感分析等领域。

🎯

关键要点

  • 卷积神经网络(CNN)主要用于计算机视觉任务。
  • 递归神经网络(RNN)主要用于自然语言处理。
  • CNN通过卷积层提取特征,并在完全连接层进行分类或回归。
  • RNN通过保持内部状态有效处理数据序列。
  • CNN和RNN广泛应用于图像识别、机器翻译、自然语言处理和情感分析等领域。
➡️

继续阅读