Networks), позволяют обрабатывать различные типы данных и решать различные задачи.
2. Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN): Это специализированная форма искусственных нейронных сетей, которая обрабатывает входные данные, учитывая их локальные структуры. CNN обычно используется для анализа визуальных данных, таких как изображения и видео. Слои свертки в CNN выполняют локальные операции, чтобы извлекать характеристики из различных регионов входных данных.
3. Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN): В отличие от сверточных нейронных сетей, рекуррентные нейронные сети имеют обратные связи, что позволяет им обрабатывать последовательные данные, такие как тексты или временные ряды. RNN могут запоминать информацию о предыдущих состояниях для принятия более информированных решений.
4. Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN): Это архитектуры нейронных сетей, которые состоят из двух моделей: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые образцы данных, а дискриминатор старается различить между настоящими и сгенерированными образцами. Это позволяет модели генерировать новые данные, которые могут быть схожи с реальными образцами.
5. Автоэнкодеры (Autoencoders): Автоэнкодеры являются нейронными сетями, которые стремятся восстановить входные данные на своем выходе. Они используют сжатое представление входных данных, чтобы извлечь наиболее важные функции и характеристики.
Это лишь некоторые из алгоритмов и архитектур глубокого обучения, которые используются в современных исследованиях и практических приложениях. В силу быстрого развития области глубокого обучения, непрерывно появляются новые алгоритмы и архитектуры, которые расширяют возможности и повышают точность моделей глубокого обучения.
Сверточные (CNN), Рекуррентные (RNN) и Генеративно (GAN)
Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) – это тип нейронных сетей, который обработает и анализирует данные с учетом их пространственной структуры. Они обычно используются для обработки визуальных данных, таких как изображения и видео. В CNN слои свертки применяются с помощью фильтров, чтобы извлечь различные характеристики из разных регионов входного изображения. Затем эти характеристики обрабатываются через слои объединения и полносвязные слои для классификации или других задач.
Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN) – это тип нейронных сетей, специализированный для обработки последовательных данных. RNN имеют обратные связи, позволяющие им сохранять информацию о предыдущих состояниях и использовать ее для принятия решений. Это делает их особенно хорошими для задач, связанных с последовательностями, такими как обработка естественного языка, предсказание временных рядов и машинный перевод. Классическая архитектура RNN называется LSTM (Long Short-Term Memory), которая может более эффективно сохранять и использовать информацию в долгосрочной зависимости.
Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN) – это особый тип нейронной сети, состоящий из двух моделей: генератора