الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) هما نوعان مختلفان من الشبكات العصبية الاصطناعية، يُستخدم كل منهما لحل نوع معين من المشكلات، ولكل منهما بنية وطريقة معالجة خاصة. إليك الفرق بينهما:
🧠 الشبكات العصبية الالتفافية (CNN - Convolutional Neural Networks)
✅ الاختصاص:
ممتازة لمعالجة البيانات الصورية أو التي تحتوي على هيكل مكاني (مثل الصور، الفيديو، وحتى النصوص عند معالجتها كبُنى مكانية).
⚙️ البنية:
تعتمد على طبقات الالتفاف (convolutional layers) التي تقوم باستخراج الميزات (features) مثل الحواف، الأشكال، الأنماط.
غالبًا ما تتبعها طبقات تجميع (Pooling) لتقليل الأبعاد.
🔄 طريقة العمل:
تقوم بتمرير فلتر عبر البيانات لاستخلاص الميزات.
لا تأخذ الترتيب الزمني أو التسلسلي للبيانات في الحسبان.
🏆 أمثلة على الاستخدام:
تصنيف الصور (Image classification).
كشف الكائنات (Object detection).
التعرف على الوجوه.
تحليل الصور الطبية.
🔁 الشبكات العصبية المتكررة (RNN - Recurrent Neural Networks)
✅ الاختصاص:
ممتازة لمعالجة البيانات التسلسلية أو الزمنية (مثل النصوص، الصوت، تسلسل زمني من الأرقام).
⚙️ البنية:
تحتوي على تغذية راجعة (feedback loop)، أي أن الإخراج في الزمن الحالي يعتمد على الحالة السابقة (state).
يمكنها تذكر معلومات من تسلسلات سابقة.
🔄 طريقة العمل:
تعالج مدخلًا واحدًا في كل مرة (مثل الكلمات في جملة) وتحدث الحالة الداخلية مع كل خطوة.
CNN (Convolutional Neural Network)
شبكة مصممة لمعالجة الصور والبيانات المكانية، ممتازة لاستخراج الميزات من الصور.
RNN (Recurrent Neural Network)
شبكة مصممة للتعامل مع البيانات المتسلسلة مثل النصوص أو الصوت أو السلاسل الزمنيةعرض المزيد
العربية
English
الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) هما نوعان مختلفان من الشبكات العصبية الاصطناعية، يُستخدم كل منهما لحل نوع معين من المشكلات، ولكل منهما بنية وطريقة معالجة خاصة. إليك الفرق بينهما:
🧠 الشبكات العصبية الالتفافية (CNN - Convolutional Neural Networks)
✅ الاختصاص:
ممتازة لمعالجة البيانات الصورية أو التي تحتوي على هيكل مكاني (مثل الصور، الفيديو، وحتى النصوص عند معالجتها كبُنى مكانية).
⚙️ البنية:
تعتمد على طبقات الالتفاف (convolutional layers) التي تقوم باستخراج الميزات (features) مثل الحواف، الأشكال، الأنماط.
غالبًا ما تتبعها طبقات تجميع (Pooling) لتقليل الأبعاد.
🔄 طريقة العمل:
تقوم بتمرير فلتر عبر البيانات لاستخلاص الميزات.
لا تأخذ الترتيب الزمني أو التسلسلي للبيانات في الحسبان.
🏆 أمثلة على الاستخدام:
تصنيف الصور (Image classification).
كشف الكائنات (Object detection).
التعرف على الوجوه.
تحليل الصور الطبية.
🔁 الشبكات العصبية المتكررة (RNN - Recurrent Neural Networks)
✅ الاختصاص:
ممتازة لمعالجة البيانات التسلسلية أو الزمنية (مثل النصوص، الصوت، تسلسل زمني من الأرقام).
⚙️ البنية:
تحتوي على تغذية راجعة (feedback loop)، أي أن الإخراج في الزمن الحالي يعتمد على الحالة السابقة (state).
يمكنها تذكر معلومات من تسلسلات سابقة.
🔄 طريقة العمل:
تعالج مدخلًا واحدًا في كل مرة (مثل الكلمات في جملة) وتحدث الحالة الداخلية مع كل خطوة.
تأخذ الترتيب الزمني للبيانات في الحسبان.
🏆 أمثلة على الاستخدام:
الترجمة الآلية.
توليد النصوص.
التعرف على الكلام.
تحليل المشاعر في النصوص. عرض المزيد
Deyaa Gomaa
أشكرك على الإجابة على السؤال.
CNN (Convolutional Neural Network)
شبكة مصممة لمعالجة الصور والبيانات المكانية، ممتازة لاستخراج الميزات من الصور.
RNN (Recurrent Neural Network)
شبكة مصممة للتعامل مع البيانات المتسلسلة مثل النصوص أو الصوت أو السلاسل الزمنية عرض المزيد
Deyaa Gomaa
أشكرك