LITMIR.BIZ

Скачать книгу

как tanh (гиперболический тангенс), Leaky ReLU и экспоненциальная линейная единица (ELU), также существуют и используются в зависимости от характера проблемы и архитектуры сети.

      Выбор подходящей функции активации имеет решающее значение, поскольку она влияет на динамику обучения, конвергенцию и общую производительность сети. Часто требуется экспериментирование и знание предметной области, чтобы определить наиболее подходящую функцию активации для данной задачи.

      Архитектуры нейронных сетей

      Архитектуры нейронных сетей относятся к конкретным расположениям и конфигурациям нейронов и слоев внутри нейронной сети. Различные архитектуры предназначены для обработки различных типов данных и решения конкретных задач. Давайте рассмотрим некоторые распространенные архитектуры нейронных сетей:

      1. Нейронные сети с прямой связью (FNN):

      – Нейронные сети с прямой связью – самый простой и распространенный тип нейронных сетей.

      – Информация течет в одном направлении, от входного слоя через скрытые слои к выходному слою, без циклов и циклов.

      – FNN широко используются для таких задач, как классификация, регрессия и распознавание образов.

      – Они могут иметь различное количество скрытых слоев и нейронов внутри каждого слоя.

      2. Сверточные нейронные сети (CNN):

      – Сверточные нейронные сети в основном используются для обработки сетчатых данных, таких как изображения, видеокадры или данные временных рядов.

      – Они используют специализированные слои, такие как сверточные и объединяющие слои, для извлечения пространственных или временных объектов из данных.

      – CNN отлично справляются с такими задачами, как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений.

      – Они предназначены для захвата локальных шаблонов и иерархий в данных.

      3. Рекуррентные нейронные сети (RNN):

      – Рекуррентные нейронные сети предназначены для последовательной обработки данных, где выход зависит не только от текущего входа, но и от прошлых входов.

      – Они имеют повторяющиеся соединения внутри сети, что позволяет хранить информацию и передавать ее между временными шагами.

      – RNN используются в таких задачах, как обработка естественного языка, распознавание речи и прогнозирование временных рядов.

      – Long Short-Term Memory (LSTM) и Gated Recurrent Unit (GRU) – популярные варианты RNN, которые помогают решить проблему исчезающего градиента и зафиксировать долгосрочные зависимости.

      4. Генеративно-состязательные сети (GAN):

      – Генеративно-состязательные сети состоят из двух сетей: генератора и дискриминатора.

      – Сеть-генератор учится генерировать синтетические данные, напоминающие реальные данные, в то время как сеть дискриминаторов учится различать реальные и поддельные данные.

      – GAN используются для таких задач, как генерация изображений, генерация текста и синтез данных.

      – Они показали замечательный успех в создании

Скачать книгу