Кои архитектури на невронни мрежи са използвани?

В практиката на машинното обучение и разработката на невронни мрежи често се използват следните архитектури:

• Пълносвързани (Fully Connected) мрежи — базови невронни мрежи, където всеки неврон е свързан с всички неврони в следващия слой.
• Конволюционни невронни мрежи (CNN) — ефективни за обработка на изображения и данни с локална структура.
• Рекурентни невронни мрежи (RNN) и техните разновидности (LSTM, GRU) — използват се за последователни данни като текст или времеви редове.
• Трансформъри — архитектура, базирана на механизма на внимание, широко използвана в обработката на естествен език и други задачи.

Пример за използване на конволюционна мрежа в Python с библиотеката 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'])