1.應(yīng)用領(lǐng)域不同

CNN，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于圖像識別、對象檢測等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。而RNN，即循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于語音識別、自然語言處理、時間序列預(yù)測等任務(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，會考慮數(shù)據(jù)中的空間結(jié)構(gòu)，通過卷積和池化操作，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，會考慮數(shù)據(jù)的時間順序，利用神經(jīng)元的自我連接，保存并利用過去的信息。

4.擅長處理的問題類型不同

CNN擅長處理的問題通常是圖像分類、物體檢測等，即從圖像中識別出對象的任務(wù)。而RNN擅長處理的問題則是語言建模、序列生成、語音識別等，即處理與時間序列相關(guān)的任務(wù)。

5.訓(xùn)練過程和挑戰(zhàn)不同

CNN的訓(xùn)練過程相對簡單，但可能會面臨過擬合等問題。而RNN的訓(xùn)練則需要處理序列長度的問題，還需要解決長期依賴（長序列梯度消失或爆炸）問題。

延伸閱讀

深度理解RNN的變體

RNN在處理長序列時可能會出現(xiàn)梯度消失或爆炸的問題，為了解決這個問題，研究者們提出了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）。

LSTM通過引入一個”記憶單元”，可以在較長的時間跨度上保存信息，通過”遺忘門”和”輸入門”來更新記憶，解決了RNN的長期依賴問題。LSTM已被廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域。

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

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