Ce arhitecturi de rețele neuronale au fost utilizate?

În practica învățării automate și dezvoltării rețelelor neuronale, frecvent se utilizează următoarele arhitecturi:

• Rețele complet conectate (Fully Connected) — rețele neuronale de bază, în care fiecare neuron este conectat cu toți neuronii din următorul strat.
• Rețele neuronale convoluționale (CNN) — eficiente pentru procesarea imaginilor și datelor cu structură locală.
• Rețele neuronale recurente (RNN) și variantele lor (LSTM, GRU) — utilizate pentru date secvențiale, precum text sau serii temporale.
• Transformatoare — arhitectură bazată pe mecanismul de atenție, larg folosită în procesarea limbajului natural și alte sarcini.

Exemplu de utilizare a unei rețele convoluționale în Python cu biblioteca 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'])