Milyen neurális hálózat architektúrákat használtak?

A gépi tanulás és a neurális hálózatok fejlesztése során gyakran használt architektúrák a következők:

• Teljesen összekapcsolt (Fully Connected) hálók — alapvető neurális hálók, ahol minden neuron kapcsolódik a következő réteg összes neuronához.
• Konvolúciós neurális hálók (CNN) — hatékonyak képek és helyi struktúrájú adatok feldolgozására.
• Rekurzív neurális hálók (RNN) és változataik (LSTM, GRU) — szekvenciális adatokhoz, például szöveghez vagy időbeli sorozatokhoz.
• Transformerek — figyelem mechanizmuson alapuló architektúra, széles körben alkalmazzák természetes nyelvfeldolgozásban és más feladatokban.

Példa egy konvolúciós háló használatára Pythonban a TensorFlow könyvtárral:

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'])