Neurale netværk har revolutioneret maskinlæring og AI ved at tilbyde løsninger på problemer, der tidligere blev anset som udfordrende eller endda uløselige. Der findes mange arkitekturer for neurale netværk, hver især tilpasset specifikke typer af opgaver.

Feedforward Neural Networks (FNN) eller Multilayer Perceptrons (MLP)

Dette er den klassiske arkitektur for neurale netværk, som repræsenterer en direkte udvidelse af single-layer perceptron til flere lag. Det fungerer som en af de grundlæggende strukturer, som de fleste moderne arkitekturer for neurale netværk er bygget på.

Convolutional Neural Networks (CNN)

CNN'er er særligt effektive til opgaver som billedbehandling (problemer såsom billedklassificering, billedsegmentering osv.), fordi de er designet til automatisk og adaptivt at lære rumlige hierarkier af egenskaber.

De anvender konvolutionslag til at filtrere input for nyttig information. Disse konvolutionslag kan opfange rumlige egenskaber i et billede såsom kanter, hjørner, teksturer osv. Selvom deres største succes har været inden for billedklassificering, har de også andre anvendelser.

Rekursive neurale netværk (RNN)

RNN'er har sløjfer, der muliggør informationspersistens. I modsætning til feedforward-neurale netværk kan RNN'er bruge deres interne tilstand (hukommelse) til at behandle sekvenser af input, hvilket gør dem yderst nyttige til tidsserier eller sekventielle data. De anvendes bredt til sekvensforudsigelsesproblemer, såsom naturlig sprogbehandling eller talegenkendelse.

Varianter af RNN'er

1. Long short-term memory (LSTM): overvinder RNN'ers problem med forsvindende gradienter, hvilket gør det lettere at lære fra langtidshukommelse;
2. Gated recurrent units (GRU): en enklere og mere effektiv variant af LSTM. Dog lærer den komplekse mønstre i data dårligere end LSTM.

Biblioteker til dyb læring

Træning af dybe neurale netværk kræver mere end det, det klassiske maskinlæringsbibliotek scikit-learn tilbyder. De mest anvendte biblioteker til arbejde med dybe neurale netværk er TensorFlow og PyTorch. Her er hovedårsagerne til, at de foretrækkes til denne opgave:

1. Ydeevne og skalerbarhed: TensorFlow og PyTorch er designet specifikt til at træne modeller på store datamængder og kan køre effektivt på grafikprocessorer (GPU'er), hvilket fremskynder træningen;

2. Fleksibilitet: i modsætning til scikit-learn giver TensorFlow og PyTorch mulighed for at oprette vilkårlige neurale netværksarkitekturer, herunder rekursive, konvolutionelle og transformerstrukturer;

3. Automatisk differentiering: en af de vigtigste funktioner i disse biblioteker er evnen til automatisk at beregne gradienter, hvilket er essentielt for at optimere vægte i neurale netværk.