CNN과 RNN 비교

CNN(Convolutional Neural Network)

- 딥러닝에서 주로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 쓰이며, 전처리 작업이 들어가는 neural network모델이다. 

DNN(Deep Neural Network)의 문제점을 보완하여 CNN은 이미지를 raw 그대로 받음으로써 공간적, 지역적 정보를 유지한 채 특성들의 계틍을 빌드합니다.

- Feed-forward Neural Network의 한 종류로 MLP의 변화도니 형태이다. 

- 이미지 처리와 비디오 처리에 적합하다.

 

RNN(Recurrent Neural Network)

- 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하는 시퀀스 모델 

- Feed- Forward Neural Network에 속하지 않으며 은닉층의 노드에서 활성화 함수를 통해 나온 결과값을 출력층 방향으로 내보내면서 다시 은닉층 노드의 다음 계산의 입력으로 보내는 특징을 가진다. 

- text나 음성 분석에 적합한 모델이다.