Ποιες αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιήθηκαν;

Στην πρακτική της μηχανικής μάθησης και της ανάπτυξης νευρωνικών δικτύων, συχνά χρησιμοποιούνται οι ακόλουθες αρχιτεκτονικές:

• Πλήρως συνδεδεμένα (Fully Connected) δίκτυα — βασικά νευρωνικά δίκτυα, όπου κάθε νευρώνας συνδέεται με όλους τους νευρώνες του επόμενου επιπέδου.
• Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) — αποτελεσματικά για την επεξεργασία εικόνων και δεδομένων με τοπική δομή.
• Επαναληπτικά νευρωνικά δίκτυα (RNN) και οι παραλλαγές τους (LSTM, GRU) — χρησιμοποιούνται για διαδοχικά δεδομένα, όπως κείμενο ή χρονικές σειρές.
• Μετασχηματιστές (Transformers) — αρχιτεκτονική βασισμένη σε μηχανισμό προσοχής, ευρέως χρησιμοποιούμενη στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας και άλλων εργασιών.

Παράδειγμα χρήσης ενός συνελικτικού δικτύου σε Python με τη βιβλιοθήκη 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'])