Quali architetture di reti neurali sono state utilizzate?

Nella pratica dell'apprendimento automatico e dello sviluppo di reti neurali, vengono spesso utilizzate le seguenti architetture:

• Reti completamente connesse (Fully Connected) — reti neurali di base, in cui ogni neurone è connesso a tutti i neuroni del livello successivo.
• Reti neurali convoluzionali (CNN) — efficaci per l'elaborazione di immagini e dati con struttura locale.
• Reti neurali ricorrenti (RNN) e le loro varianti (LSTM, GRU) — utilizzate per dati sequenziali come testo o serie temporali.
• Transformers — architettura basata su meccanismi di attenzione, ampiamente usata nell'elaborazione del linguaggio naturale e altri compiti.

Esempio di utilizzo di una rete convoluzionale in Python con la libreria 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'])