Quelles architectures de réseaux neuronaux ont été utilisées?

Dans la pratique de l'apprentissage automatique et du développement de réseaux neuronaux, les architectures suivantes sont souvent utilisées:

• Réseaux entièrement connectés (Fully Connected) — réseaux neuronaux de base, où chaque neurone est connecté à tous les neurones de la couche suivante.
• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) — efficaces pour traiter des images et des données avec une structure locale.
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN) et leurs variantes (LSTM, GRU) — utilisés pour des données séquentielles, comme du texte ou des séries temporelles.
• Transformateurs — architecture basée sur un mécanisme d'attention, largement utilisée dans le traitement du langage naturel et d'autres tâches.

Exemple d'utilisation d'un réseau convolutionnel en Python avec la bibliothèque 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'])