Kuras neironu tīklu arhitektūras tika izmantotas?

Mašīnmācības un neironu tīklu izstrādē bieži izmanto šādas arhitektūras:

• Pilnībā savienotas (Fully Connected) tīkla — pamata neironu tīkli, kuros katrs neirons ir savienots ar visiem nākamā slāņa neironiem.
• Konvolūcijas neironu tīkli (CNN) — efektīvi attēlu un vietējās struktūras datu apstrādē.
• Rekurentās neironu tīkli (RNN) un to varianti (LSTM, GRU) — izmanto secīgu datu, piemēram, teksta vai laika rindu, apstrādei.
• Transformatori — arhitektūra, kas balstīta uz uzmanības mehānismu, plaši izmantota dabiskās valodas apstrādē un citās uzdevumos.

Python ar TensorFlow bibliotēku sniedz konvolucionālas tīkla piemēru:

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'])