在 Python 中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种常用的深度学习模型，它们在图像识别和序列数据处理方面有着广泛的应用。

CNN（卷积神经网络）

CNN 是一种用于图像识别和处理的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够自动从原始图像中提取特征。

  • 卷积层：通过卷积操作提取图像特征。
  • 池化层：降低特征图的分辨率，减少计算量。
  • 全连接层：将提取的特征映射到具体的类别。

RNN（循环神经网络）

RNN 是一种用于序列数据处理的深度学习模型。它通过循环结构，能够处理时间序列数据，如文本、语音等。

  • 循环层：通过循环连接，处理时间序列数据。
  • 门控机制：如 LSTM 和 GRU，用于控制信息的流动。

结合 CNN 和 RNN

在许多实际应用中，将 CNN 和 RNN 结合使用，可以取得更好的效果。例如，在视频分类任务中，可以使用 CNN 提取视频帧的特征，然后使用 RNN 对时间序列数据进行处理。

CNN 和 RNN 结合示例

扩展阅读

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