Кайсы нейрондук тармак архитектуралары колдонулду?

Машин үйрөнүү жана нейрон тармактарды өнүктүрүү практикада төмөнкү архитектуралар кеңири колдонулат:

• Толук байланышкан (Fully Connected) тармактар — негизги нейрон тармактары, анда ар бир нейрон кийинки катмардын бардык нейрондору менен байланышкан.
• Конволюциондуу нейрон тармактары (CNN) — сүрөттөрдү жана жергиликтүү структурасы бар маалыматтарды иштетүүдө эффективдүү.
• Рекурренттүү нейрон тармактары (RNN) жана алардын түрлөрү (LSTM, GRU) — текст же убакыт сериялары сыяктуу үзгүлтүксүз маалыматтар үчүн.
• Трансформерлер — көңүл буруу механизмине негизделген архитектура, табигый тил иштетүү жана башка тапшырмаларда кеңири колдонулат.

Pythonдеги TensorFlow китепканасы менен конволюциондуу тармактын мисалы:

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'])