Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são arquiteturas fundamentais em Deep Learning, cada uma otimizada para tipos diferentes de dados e tarefas.
Redes Neurais Convolucionais (CNN)
CNNs são projetadas para processar dados com estrutura espacial, como imagens. Elas usam operações de convolução para detectar padrões locais e hierárquicos.
Características Principais:
- Operações de convolução para extrair features
- Pooling para reduzir dimensionalidade
- Hierarquia de padrões (bordas → formas → objetos)
- Parâmetros compartilhados (eficiente)
Quando Usar CNNs:
- Classificação e detecção de imagens
- Reconhecimento facial
- Análise de imagens médicas
- Processamento de vídeo (frame por frame)
Redes Neurais Recorrentes (RNN)
RNNs são projetadas para processar sequências temporais, mantendo memória de informações anteriores. Elas têm conexões que formam ciclos, permitindo que a informação persista.
Características Principais:
- Memória de estados anteriores
- Processamento sequencial
- Capacidade de lidar com sequências de comprimento variável
- Variantes como LSTM e GRU para melhor memória de longo prazo
Quando Usar RNNs:
- Processamento de linguagem natural
- Tradução automática
- Análise de séries temporais
- Geração de texto e fala
Comparação Rápida
CNNs: Excelentes para dados espaciais, processamento paralelo eficiente, mas não lidam bem com sequências longas.
RNNs: Ideais para dados sequenciais, capturam dependências temporais, mas podem ser lentas e ter problemas com vanishing gradients.
Arquiteturas Híbridas
Em alguns casos, você pode combinar CNNs e RNNs:
- CNN para extrair features de imagens + RNN para processar sequências de features
- Video analysis: CNN processa frames, RNN processa sequência temporal
- Image captioning: CNN extrai features visuais, RNN gera descrições textuais
Alternativas Modernas
Hoje, arquiteturas mais modernas estão sendo preferidas:
- Transformers: Substituindo RNNs em muitas tarefas de NLP
- Vision Transformers: Alternativa aos CNNs para imagens
- Attention Mechanisms: Melhorando tanto CNNs quanto RNNs