Le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN) sono entrambi tipi di deep learning utilizzati per varie attività di machine learning come classificazione, segmentazione e regressione. La principale differenza tra loro è il modo in cui elaborano i dati: le CNN elaborano i dati di input in modo spaziale mentre le RNN elaborano i dati in modo temporale. Le CNN sono più adatte per attività come la visione artificiale, mentre le RNN sono più adatte per attività come l'elaborazione del linguaggio naturale. Un'altra differenza fondamentale tra CNN e RNN è la loro struttura: le CNN hanno più livelli di filtri convoluzionali mentre le RNN hanno livelli di moduli ricorrenti.
Confronta e contrasta le reti neurali convoluzionali con le reti neurali ricorrenti.