มีหลายวิธีที่สถาปัตยกรรมมีอิทธิพลต่อการเรียนรู้ของเครื่อง:
1. สถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาท: แรงบันดาลใจสำหรับสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทมาจากโครงสร้างของสมองมนุษย์ ซึ่งประกอบด้วยเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อถึงกัน สถาปัตยกรรมของเครือข่ายนิวรัลได้รับการพัฒนาเมื่อเวลาผ่านไปจนมีความซับซ้อนมากขึ้น ทำให้เกิดอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงขึ้น
2. Convolutional Neural Networks (CNNs): CNN เป็นสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทประเภทหนึ่งที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการจดจำและจำแนกภาพ สถาปัตยกรรมของ CNN ได้รับการออกแบบมาเพื่อจดจำรูปแบบและรูปร่างในรูปภาพ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการระบุวัตถุในรูปภาพ
3. Recurrent Neural Networks (RNNs): RNN เป็นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมอีกประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลตามลำดับ เช่น การรู้จำเสียงหรือการแปลภาษา สถาปัตยกรรมของ RNN ช่วยให้สามารถจดจำและวิเคราะห์ลำดับของข้อมูล ทำให้มีประโยชน์สำหรับงานที่ต้องใช้การวิเคราะห์บริบท
4. Generative Adversarial Networks (GANs): GAN เป็นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทชนิดหนึ่งที่ใช้สำหรับสร้างข้อมูลใหม่ เช่น รูปภาพหรือเพลง สถาปัตยกรรมของ GAN เกี่ยวข้องกับสองเครือข่ายที่แข่งขันกันเอง เครือข่ายหนึ่งสร้างข้อมูลและอีกเครือข่ายหนึ่งแยกแยะว่าข้อมูลนั้นเป็นของจริงหรือของปลอม
โดยรวมแล้ว สถาปัตยกรรมมีบทบาทสำคัญในการกำหนดรูปแบบการพัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ทำให้สามารถใช้งานขั้นสูงและซับซ้อนมากขึ้นได้
วันที่เผยแพร่: