რა ნეირონული ქსელების არქიტექტურები გამოიყენეს?

მACHINE სწავლებისა და ნეირონული ქსელების განვითარების პრაქტიკაში ხშირად გამოიყენება შემდეგი არქიტექტურები:

• სრულად დაკავშირებული (Fully Connected) ქსელები — ძირითადი ნეირონული ქსელები, სადაც თითოეული ნეირონი დაკავშირებულია შემდეგი ფენის ყველა ნეირონთან.
• კონვოლუციური ნეირონული ქსელები (CNN) — ეფექტურია გამოსახულებების და ადგილობრივ სტრუქტურას მჭიდროდ დაკავშირებული მონაცემების დამუშავებისთვის.
• რეკურენტული ნეირონული ქსელები (RNN) და მათი ვარიანტები (LSTM, GRU) — გამოიყენება სეკვენციური მონაცემებისთვის, როგორიცაა ტექსტი ან დროის სერია.
• ტრანსფორმერები — ყურადღების მექანიზმზე დაფუძნებული არქიტექტურა, ფართოდ გამოიყენება ბუნებრივი ენის დამუშავებაში და სხვა დავალებებში.

Python-ით TensorFlow ბიბლიოთეკით კონვოლუციური ქსელის მაგალითი:

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'])