As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) foram desenvolvidas para…

As CNNs utilizam conexões recorrentes para preservar dependências temporais, permitindo modelar sequências de comprimento variável.

As RNNs compartilham filtros convolucionais ao longo da dimensão espacial, reduzindo a quantidade de parâmetros necessários ao treinamento.

As CNNs aplicam operações de convolução com compartilhamento de pesos, explorando padrões espaciais locais presentes nos dados.

As RNNs substituem funções de ativação por mecanismos de convolução, reduzindo a necessidade de propagação dos gradientes durante o treinamento.

As CNNs e as RNNs empregam a mesma arquitetura computacional, diferenciando-se apenas pela função de perda utilizada na etapa de treinamento.