Middle

Koje arhitekture neuronskih mreža su korišćene?

sobes.tech АИ

Одговор од АИ

У пракси машинског учења и развоја неуронских мрежа често се користе следеће архитектуре:

Потпуно повезане (Fully Connected) мреже — основне неуронске мреже, где је сваки неурон повезан са свим неуронима у следећем слоју.
Конволуционе неуронске мреже (CNN) — ефикасне за обраду слика и података са локалном структуром.
Рекурентне неуронске мреже (RNN) и њихове варијанте (LSTM, GRU) — користе се за секвенцијалне податке, као што су текст или временске серије.
Трансформери — архитектура заснована на механизму пажње, широко коришћена у обради природног језика и другим задацима.

Пример коришћења конволуционе мреже у Python-у са TensorFlow библиотеком:

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'])

Претходно Следеће