Какие архитектуры нейросетей использовали?

В практике машинного обучения и разработки нейросетей часто используются следующие архитектуры:

• Полносвязные (Fully Connected) сети — базовые нейросети, где каждый нейрон связан со всеми нейронами следующего слоя.
• Сверточные нейронные сети (CNN) — эффективны для обработки изображений и данных с локальной структурой.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их разновидности (LSTM, GRU) — применяются для последовательных данных, например, текста или временных рядов.
• Трансформеры — архитектура, основанная на механизме внимания, широко используется в обработке естественного языка и других задачах.

Пример использования сверточной сети на Python с библиотекой TensorFlow:

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'])