En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Sammenlign og kontraster konvolusjonelle nevrale nettverk med rekurrente nevrale nettverk. [/INST] Konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN-er) og rekurrente nevrale nettverk (RNN-er) er begge typer dyp læring som brukes til ulike maskinlæringsoppgaver som klassifisering, segmentering og regresjon. Hovedforskjellen mellom dem er måten de behandler data på: CNN-er behandler inndata på en romlig måte mens RNN-er behandler data på en tidsmessig måte. CNN-er egner seg best for oppgaver som dataseing, mens RNN-er egner seg best for oppgaver som naturlig språkbehandling. En annen nøkkelforskjell mellom CNN-er og RNN-er er strukturen: CNN-er har flere lag med konvolusjonsfiltre mens RNN-er har lag med rekurrente moduler.