 פאַרגלייַכן און קאַנטראַסט די אַדוואַנטידזשיז פון ביידע קאַנוואַלושאַנאַל נעוראַל נעטוואָרקס (CNNs) און ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס (RNNs).
קאָנוואָלוטיאָנאַל נעוראַל נעטוואָרקס (CNNs) און ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס (RNNs) זענען צוויי שטאַרק און וויידלי געוויינט נעוראַל נעץ אַרקאַטעקטשערז אין טיף לערנען. יעדער האט זייַן יינציק אַדוואַנטידזשיז, וואָס מאכט זיי פּאַסיק פֿאַר פאַרשידענע אַפּלאַקיישאַנז. CNNs זענען דיזיינד צו נוצן די 2D סטרוקטור פון אַרייַנשרייַב דאַטן, מאכן זיי געזונט פּאַסיק פֿאַר בילד דערקענונג, כייפעץ דיטעקשאַן און אנדערע קאָמפּיוטער זעאונג טאַסקס. די ערשטיק מייַלע פון CNNs איז זייער פיייקייט צו רעדוצירן די נומער פון פּאַראַמעטערס דארף צו לערנען און דערגרייכן הויך אַקיעראַסי, דורך ניצן שערד ווייץ און ספּיישאַלי היגע קאַנעקשאַנז. דאָס אַלאַוז זיי צו יפעקטיוולי שעפּן הויך דימענשאַנאַל דאַטן און לערנען פֿעיִקייטן וואָס זענען איבערזעצונג ינווייראַנמענאַל, וואָס איז וויכטיק פֿאַר קאָמפּיוטער זעאונג טאַסקס. RNNs, אויף די אנדערע האַנט, זענען דיזיינד צו שעפּן סאַקווענטשאַל דאַטן, מאכן זיי געזונט פּאַסיק פֿאַר נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, רעדע דערקענונג און צייט-סעריע אַנאַליסיס. די ערשטיק מייַלע פון RNNs איז זייער פיייקייט צו האַלטן אַן ינערלעך שטאַט אָדער זכּרון, אַלאַוינג זיי צו יפעקטיוולי כאַפּן באַציונגען צווישן סאַקווענטשאַל עלעמענטן אין די אַרייַנשרייַב דאַטן. דאָס מאכט זיי ידעאַל פֿאַר טאַסקס ווו די קאָנטעקסטואַל שייכות צווישן דאַטן ווייזט איז וויכטיק. אין קיצער, CNNs זענען דיזיינד פֿאַר ספּיישאַל דאַטן און זענען עפעקטיוו אין האַנדלינג הויך דימענשאַנאַל דאַטן, בשעת RNNs זענען דיזיינד פֿאַר סאַקווענטשאַל דאַטן און זענען עפעקטיוו אין קאַפּטשערינג באַציונגען צווישן דאַטן פונקטן. כאָטש ביידע אַרקאַטעקטשערז האָבן יינציק אַדוואַנטידזשיז, זיי קענען אויך זיין קאַמביינד צו שאַפֿן שטאַרק כייבריד מאָדעלס, מאכן זיי זייער ווערסאַטאַל און וויידלי געניצט אין טיף לערנען אַפּלאַקיישאַנז.