Welke architecturen van neurale netwerken zijn gebruikt?

In de praktijk van machine learning en de ontwikkeling van neurale netwerken worden vaak de volgende architecturen gebruikt:

• Volledig verbonden (Fully Connected) netwerken — basis neurale netwerken waarbij elke neuron verbonden is met alle neuronen in de volgende laag.
• Convolutionele neurale netwerken (CNN) — effectief voor het verwerken van afbeeldingen en gegevens met lokale structuur.
• Recurrente neurale netwerken (RNN) en hun varianten (LSTM, GRU) — gebruikt voor sequentiële gegevens zoals tekst of tijdreeksen.
• Transformers — architectuur gebaseerd op aandachtmechanismen, veel gebruikt in natuurlijke taalverwerking en andere taken.

Voorbeeld van het gebruik van een convolutioneel netwerk in Python met de TensorFlow-bibliotheek:

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'])