Az architektúra többféleképpen befolyásolta a gépi tanulást:
1. Neurális hálózati architektúra: A neurális hálózati architektúra inspirációja az emberi agy szerkezetéből származik, amely összekapcsolt neuronokból áll. A neurális hálózatok architektúrája az idők során sokkal összetettebbé fejlődött, és fejlettebb gépi tanulási algoritmusokat tesz lehetővé.
2. Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek): A CNN-ek a neurális hálózati architektúrák egy fajtája, amelyet széles körben használnak a képfelismerésben és -osztályozásban. A CNN-ek architektúráját úgy tervezték, hogy felismerje a képek mintáit és alakjait, ami döntő fontosságú a képeken lévő objektumok azonosításához.
3. Ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek): Az RNN-ek a neurális hálózati architektúra egy másik típusa, amelyet szekvenciális adatokat tartalmazó feladatokhoz használnak, például beszédfelismerést vagy nyelvi fordítást. Az RNN-ek architektúrája lehetővé teszi számukra, hogy megjegyezzék és elemezzék az adatok sorozatát, így hasznosak lehetnek a kontextuselemzést igénylő feladatoknál.
4. Generatív ellenséges hálózatok (GAN-ok): A GAN-ok egyfajta neurális hálózati architektúra, amelyet új adatok, például képek vagy zene generálására használnak. A GAN-ok architektúrája két hálózatból áll, amelyek egymással versengenek, az egyik generálja az adatokat, a másik pedig megkülönbözteti, hogy az adatok valódiak vagy hamisak.
Összességében az architektúra döntő szerepet játszott a gépi tanulási algoritmusok fejlesztésének alakításában, lehetővé téve a fejlettebb és kifinomultabb alkalmazások használatát.
Megjelenés dátuma: