CNN較適合如圖片、影片等的空間數據類型，透過不同階級的特色來識別圖像，例如從一個鼻子的特徵、眼睛的特徵、嘴巴的特徵、三者彼此的關係為何、再到最後變成一張人臉。
CNN較適合如圖片、影片等的空間數據類型，透過不同階級的特色來識別圖像，例如從一個鼻子的特徵、眼睛的特徵、嘴巴的特徵、三者彼此的關係為何、再到最後變成一張人臉。CNN的發展對於需要快速識別周圍環境的自動駕駛至關重要，同時圖像識別的技術，也是工業4.0的核心技術之一。 RNN則較適合如語音、文字等的序列型數據，不同於其他的神經網路，對於RNN，所有的input都是相連的，所有處理過的資訊都會在訓練的過程中被記住，而也是這特色，讓它非常適合處理自然語言。