Neuroverkot ovat mullistaneet koneoppimisen ja tekoälyn alan, tarjoten ratkaisuja ongelmiin, joita aiemmin pidettiin haastavina tai jopa ratkaisemattomina. Neuroverkkoarkkitehtuureja on monia, ja jokainen niistä on suunniteltu tietynlaisiin tehtäviin.

Syötteestä lähtöön etenevät neuroverkot (Feedforward Neural Networks, FNN) tai monikerroksiset perceptronit (Multilayer Perceptrons, MLP)

Tämä on klassinen neuroverkkoarkkitehtuuri, joka laajentaa yksikerroksisen perceptronin useampaan kerrokseen. Se toimii yhtenä perusrakenteista, joiden pohjalta suurin osa nykyaikaisista neuroverkkoarkkitehtuureista on rakennettu.

Konvoluutioverkot (Convolutional Neural Networks, CNN)

CNN:t ovat erityisen tehokkaita tehtävissä, kuten kuvankäsittelyssä (esimerkiksi kuvien luokittelu, segmentointi jne.), koska ne on suunniteltu oppimaan automaattisesti ja mukautuvasti spatiaalisten piirteiden hierarkioita.

Ne käyttävät konvoluutiokerroksia suodattaakseen syötteestä olennaista tietoa. Nämä konvoluutiokerrokset pystyvät tunnistamaan kuvan spatiaalisia piirteitä, kuten reunoja, kulmia, tekstuureja jne. Vaikka niiden suurin menestys on ollut kuvien luokittelussa, niillä on myös muita sovelluskohteita.

Toistuvat neuroverkot (RNN)

RNN-verkot sisältävät silmukoita, jotka mahdollistavat informaation säilymisen. Toisin kuin syötteestä ulostuloon etenevät neuroverkot, RNN:t voivat hyödyntää sisäistä tilaansa (muistia) syötteiden jonoihin, mikä tekee niistä erittäin hyödyllisiä aikasarjojen tai sekventiaalisen datan käsittelyyn. Niitä käytetään laajasti sekvenssien ennustusongelmissa, kuten luonnollisen kielen käsittelyssä tai puheentunnistuksessa.

RNN:n variantit

1. Long short-term memory (LSTM): ratkaisee RNN:ien katoavan gradientin ongelman, mikä helpottaa pitkäaikaisten riippuvuuksien oppimista;
2. Gated recurrent units (GRU): yksinkertaisempi ja tehokkaampi LSTM:n muunnelma. Kuitenkin se oppii monimutkaisia kuvioita datasta heikommin kuin LSTM.

Syväoppimisen kirjastot

Syvien neuroverkkojen kouluttaminen vaatii enemmän kuin mitä klassinen koneoppimiskirjasto scikit-learn tarjoaa. Yleisimmät kirjastot, joita käytetään syvien neuroverkkojen kanssa, ovat TensorFlow ja PyTorch. Tässä ovat tärkeimmät syyt, miksi niitä suositaan tähän tarkoitukseen:

1. Suorituskyky ja skaalautuvuus: TensorFlow ja PyTorch on suunniteltu erityisesti suurten datamäärien mallien kouluttamiseen, ja ne toimivat tehokkaasti grafiikkaprosessoreilla (GPU), mikä nopeuttaa koulutusta;

2. Joustavuus: toisin kuin scikit-learn, TensorFlow ja PyTorch mahdollistavat mielivaltaisten neuroverkkorakenteiden, kuten toistuvien, konvoluutio- ja transformer-rakenteiden, luomisen;

3. Automaattinen differentiaatio: yksi näiden kirjastojen keskeisistä ominaisuuksista on kyky laskea gradientit automaattisesti, mikä on olennaista neuroverkkojen painojen optimoinnissa.