Welche Architekturen von neuronalen Netzwerken wurden verwendet?

In der Praxis des maschinellen Lernens und der Entwicklung neuronaler Netze werden häufig folgende Architekturen verwendet:

• Vollständig verbundene (Fully Connected) Netze — Basisschichten, bei denen jeder Neuron mit allen Neuronen der nächsten Schicht verbunden ist.
• Convolutional Neural Networks (CNN) — effektiv bei der Verarbeitung von Bildern und Daten mit lokaler Struktur.
• Recurrent Neural Networks (RNN) und deren Varianten (LSTM, GRU) — für sequenzielle Daten wie Text oder Zeitreihen.
• Transformers — Architektur, die auf einem Aufmerksamkeitsmechanismus basiert und in der Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Aufgaben weit verbreitet ist.

Beispiel für die Verwendung eines CNN in Python mit 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'])