Hangi yapay sinir ağı mimarileri kullanıldı?

Makine öğrenimi ve sinir ağı geliştirmede sıklıkla kullanılan aşağıdaki mimarilerdir:

• Tam bağlı (Fully Connected) ağlar — temel sinir ağları, her nöronun bir sonraki katmandaki tüm nöronlarla bağlantılı olduğu yapılar.
• Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) — görüntüleri ve yerel yapıya sahip verileri işlemek için etkilidir.
• Yinelemeli Sinir Ağları (RNN) ve türevleri (LSTM, GRU) — metin veya zaman serileri gibi ardışık veriler için kullanılır.
• Dönüştürücüler (Transformers) — dikkat mekanizmasına dayalı mimari, doğal dil işleme ve diğer görevlerde yaygın olarak kullanılır.

Python'da TensorFlow kütüphanesi ile bir konvolüsyonel ağ örneği:

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'])