Porovnejte výhody a nevýhody použití rekurentní neuronové sítě oproti konvoluční neuronové síti.
Rekurentní neuronové sítě jsou schopny zachytit časové vzory v datech a mohou být použity pro rozpoznávání textu nebo řeči. Jsou vhodné pro úkoly, které vyžadují, aby algoritmus pamatoval minulé události. Nicméně mohou být pomalejší na trénování než konvoluční neuronové sítě a jsou náchylné k degradaci při dlouhodobých závislostech. Konvoluční neuronové sítě jsou dobré v identifikaci lokálních rysů v obraze, jsou efektivnější s daty a mohou být použity pro rozpoznávání objektů nebo obličejů. Nicméně mají tendenci mít potíže s dlouhodobými závislostmi a mají vyšší výpočetní náklady.