Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono adatte per attività che coinvolgono il riconoscimento e la classificazione delle immagini, grazie alla loro capacità di rilevare modelli nelle immagini. Sono composti da più livelli che consentono loro di estrarre caratteristiche da diversi livelli dell'immagine e creare una rappresentazione gerarchica. Al contrario, le reti neurali ricorrenti (RNN) sono specializzate per attività che coinvolgono dati sequenziali, come l'elaborazione del linguaggio naturale. Sono in grado di tenere conto del contesto dei dati, rendendoli adatti per comprendere il linguaggio e fare previsioni. Sia le CNN che le RNN offrono prestazioni simili ma hanno punti di forza diversi.
Confronta e confronta i vantaggi delle reti neurali convoluzionali (CNN) e delle reti neurali ricorrenti (RNN).