Hansı neyron şəbəkəsi memariləri istifadə olunub?

Maşın öyrənmə və neyron şəbəkələrin inkişafında tez-tez aşağıdakı memarlıq növləri istifadə olunur:

• Tam əlaqəli (Fully Connected) şəbəkələr — əsas neyron şəbəkələri, burada hər bir neyron növbəti qatdakı bütün neyronlarla əlaqəlidir.
• Konvolyutsion neyron şəbəkələri (CNN) — şəkillərin və lokal struktura malik məlumatların işlənməsi üçün effektivdir.
• Rekurrent neyron şəbəkələri (RNN) və onların müxtəlif növləri (LSTM, GRU) — ardıcıl məlumatlar üçün, məsələn, mətn və ya zaman seriyaları.
• Transformatorlar — diqqət mexanizminə əsaslanan memarlıq, təbii dil işlənməsi və digər tapşırıqlarda geniş istifadə olunur.

Python-da TensorFlow kitabxanası ilə konvolyutsion şəbəkə nümunəsi:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])