# Sieci konwolucyjne i sekwencyjne

EN: **Convolutional and recurrent networks** · id `cnn`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Sieci i modele generatywne](https://aiatlasgraph.com/t/neural.md) › Sieci konwolucyjne i sekwencyjne

## Description

- PL: Architektury do struktury przestrzennej i sekwencji.
- EN: Architectures for spatial structure and sequences.

## In one sentence

- PL: To sieci, które wykorzystują układ sąsiednich elementów obrazu lub kolejność danych w czasie.
- EN: These networks use neighbouring image structure or the order of data over time.

## Problem it solves

- PL: W zdjęciach i nagraniach położenie oraz kolejność mają znaczenie, które ginie przy traktowaniu danych jak luźnej listy.
- EN: In photos and recordings, position and order matter but can be lost when data is treated as an unrelated list.

## What it does

- PL: Jedne sieci przesuwają wspólne filtry po obrazie, inne przekazują pamięć między krokami sekwencji; dobór zależy od struktury zadania.
- EN: Some networks slide shared filters over an image; others pass memory between sequence steps, depending on the task's structure.

## Everyday example

- PL: Aplikacja wykorzystuje filtry do wykrywania wzorów na zdjęciu, a model sekwencyjny analizuje zmiany dźwięku w nagraniu.
- EN: An app uses filters to detect image patterns, while a sequence model analyses sound changes in a recording.

## This concerns you if you…

- PL: pracujesz ze zdjęciami lub sekwencjami
- PL: chcesz dopasować sieć do układu danych
- EN: work with images or sequences
- EN: want a network suited to your data's structure

## Keywords

convolutional filters · pooling · ResNet · U-Net · recurrent state · LSTM · GRU · sequence modeling

## How it works

- PL: Sieci przestrzenne współdzielą lokalne filtry, a sieci rekurencyjne aktualizują stan przenoszony między krokami sekwencji. Trening gradientowy dopasowuje te operacje do zadania, narzucając strukturę przetwarzania zamiast pełnych połączeń wszystkich elementów.
- EN: Spatial networks share local filters, while recurrent networks update state carried between sequence steps. Gradient training fits these operations to a task, imposing processing structure instead of fully connecting every element.

## Limits

- PL: Lokalność ogranicza bezpośrednie relacje odległych pozycji, a stan rekurencyjny kompresuje historię. Struktura architektury musi odpowiadać danym; długie zależności wymagają odpowiedniego pola recepcyjnego lub mechanizmu pamięci.
- EN: Locality limits direct relationships between distant positions, while recurrent state compresses history. Architecture structure must suit the data; long dependencies need appropriate receptive fields or memory mechanisms.

## Key terms

- PL: **współdzielenie parametrów**: Użycie tych samych wag w wielu pozycjach danych.
- PL: **stan ukryty**: Reprezentacja informacji przenoszona pomiędzy krokami sekwencji.
- EN: **parameter sharing**: Using the same weights at multiple data positions.
- EN: **hidden state**: An information representation carried between sequence steps.

## Know first

- [Algebra liniowa: wektory i macierze (Linear algebra: vectors and matrices)](https://aiatlasgraph.com/t/linearalgebra.md)
- [Propagacja wsteczna (backpropagation) (Backpropagation)](https://aiatlasgraph.com/t/backprop.md)

## Examples

- PL: CNN · RNN · LSTM

## Subtopics (4 direct, 4 in total)

- [Głębokie architektury konwolucyjne (ResNet, U-Net) (Deep convolutional architectures (ResNet, U-Net))](https://aiatlasgraph.com/t/cnnarchs.md): Families of convolutional architectures: from LeNet, AlexNet and VGG through ResNet with residual connections to U-Net — an encoder-decoder with connections between corresponding levels, used for segmentation and as the backbone of some diffusion models.
- [LSTM i GRU — sieci z bramkami pamięci (LSTM and GRU (gated recurrent networks))](https://aiatlasgraph.com/t/lstmgru.md): Recurrent networks with gating mechanisms that control how information flows into and remains in hidden state. LSTM uses a separate cell state with input, forget and output gates; GRU combines some of these mechanisms in a simpler design with reset and update gates.
- [Sieci rekurencyjne (RNN) (Recurrent neural networks (RNN))](https://aiatlasgraph.com/t/rnn.md): Networks that process a sequence step by step while carrying a hidden state from the previous step. Classical RNNs can struggle to learn long dependencies because gradients vanish or explode; LSTMs and GRUs mitigate the problem, and transformers have replaced RNNs in many text tasks.
- [Splot, filtry i pooling (Convolution, filters and pooling)](https://aiatlasgraph.com/t/convpool.md): The basic operations of a convolutional network: small filters slide over the image and detect local patterns (edges, textures), and pooling reduces feature-map resolution. Filter size, stride and padding determine the output shape.

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Klasyfikacja obrazów (Image classification)](https://aiatlasgraph.com/t/imageclassification.md)

## Sources

- [Stanford CS336 · Language Modeling from Scratch (2025)](<https://cs336.stanford.edu/spring2025/>) `cs336` · reference: Budowa modeli, dane, trening, systemy, inferencja i post-training.
- [Stanford CS231n · Computer Vision (2026)](<https://cs231n.stanford.edu/>) `vision` · reference: Sieci neuronowe i rozumienie obrazów.
- [Stanford CS229 · Machine Learning (2018, archiwum)](<https://cs229.stanford.edu/syllabus-autumn2018.html>) `cs229` · reference: Klasyczne ML, statystyka i podstawy uczenia. Użyte jako stabilny szkielet, nie przegląd nowości.

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/cnn · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30