CNNとRNNの違い

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の違いは?

CNNとRNNの違い
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概要

畳み込みニューラルネットワークは、Convolutional neural networkの略のCNNと呼ばれます。

CNNは画像や動画認識に広く使われているモデルです。

 

再帰型ニューラルネットワークはRecurrent Neural Networkの略のRNNと呼ばれます。

RNNは時系列データ(株価や気温の推移等)の扱いに適しています。

 

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

CNNは畳み込み層とプーリング層で構成されたニューロラルネットワークです。

先ほど、記載した通り、画像データに適する方法です。

 

もう少し詳しく記載すると以下のイメージです! 

  • 畳み込み層とは…画像の2次元データの位置関係を考慮して、画像の特徴を抽出
  • プーリング層とは…画像の物体の位置のズレを吸収するとともに特徴を強調
  • 全結合層とは…プーリング層からの出力をまとめる

 

また、プーリングは画像を縮小する処理をし、計算に必要な処理コストを下げることができます。

写真の画像⇒畳み込み層⇒プーリング層⇒全結合層の順に処理をします。

 

イメージとしては以下の流れで処理されている感じです。

 

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再帰型ニューラルネットワーク(RNN)

RNNはニューラルネットワークを拡張して時系列データを扱えるようにした方法です。

時系列データ先に入力されたデータによって後に入力されたデータの持つ意味が変わるという性質(入力されたデータが順々に変化)があります。

 

 

ニューラルネットワーク同様に入力層・中間層・出力層で構成されています。

また中間層では入力データだけでなく、前後の中間層データも考慮できる事から再帰的な構造と呼ばれます。

入力層⇒中間層⇒出力層で処理がされます。

イメージとしては以下の流れで処理されている感じです。

 

まとめ

CNNは画像に特化、RNNは時系列(日本語の会話や株価等)に特化しているってイメージですね。

それぞれの特徴と流れを覚えておくと、理解しやすいと思います^^

 

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