Qaysi neyron tarmoq arxitekturasi ishlatilgan?

Mashina o'rganish va neyron tarmoqlarini rivojlantirish amaliyotida quyidagi arxitekturalar ko'pincha ishlatiladi:

• To'liq bog'langan (Fully Connected) tarmoqlar — asosiy neyron tarmoqlar, har bir neyron keyingi qatlamdagi barcha neyronlar bilan bog'langan.
• Konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) — rasm va mahalliy tuzilishga ega ma'lumotlarni ishlashda samarali.
• Rekurrent neyron tarmoqlar (RNN) va ularning turlari (LSTM, GRU) — ketma-ket ma'lumotlar uchun, masalan, matn yoki vaqt qatorlari.
• Transformatorlar — diqqat mexanizmi asosida qurilgan arxitektura, tabiiy tilni ishlash va boshqa vazifalarda keng qo'llaniladi.

Python'da TensorFlow kutubxonasi bilan konvolyutsion tarmoq misoli:

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'])