CNN和RNN的使用场景主要如下:
CNN 的典型使用场景包括:
一、计算机视觉
CNN很适合处理2D图像。常见应用有:
- 图像分类
- 目标检测
- 语义分割
- 图像Captioning等
二、时间序列分析
1D CNN也可以用于处理时间序列数据。
例如语音识别等。
而 RNN 的典型使用场景包括:
三、自然语言处理
RNN特别适合处理序列化数据,如:
- 文本分类
- 语言模型
- 语言生成
- 机器翻译
四、时间序列预测
RNN可以很好地捕捉序列信息,用于:
- 时间序列预测
- 推荐系统
- 图像Captioning
总的来说:
- CNN擅长提取空间特征
- RNN擅长捕捉序列依赖
因此:
- CNN常用于计算机视觉等需要空间特征的任务
- RNN常用于自然语言处理等序列任务
实际案例中,CNN和RNN也可以协同使用。
例如:
- 首先使用CNN提取图像空间特征
- 然后对空间特征使用RNN捕捉序列信息
两种网络各自发挥优势。