Нейронні мережі здійснили революцію в галузі машинного навчання та штучного інтелекту, надаючи рішення для задач, які раніше вважалися складними або навіть нерозв'язними. Існує багато архітектур нейронних мереж, кожна з яких пристосована для конкретних типів завдань.

Прямі нейронні мережі (Feedforward Neural Networks, FNN) або багатошарові перцептрони (MLP)

Це класична архітектура нейронних мереж, яка є прямим розширенням одношарового перцептрона на декілька шарів. Це базові архітектури, на основі яких побудовано більшість інших типів нейронних мереж. Саме цю архітектуру ми розглядали у цьому курсі.

Згорткові нейронні мережі (Convolutional Neural Networks, CNN)

CNN особливо ефективні для завдань, пов'язаних з обробкою зображень (наприклад, класифікація зображень, сегментація зображень тощо), оскільки вони розроблені для автоматичного та адаптивного вивчення просторових ієрархій ознак.

Вони використовують згорткові шари для фільтрації вхідних даних з метою виділення корисної інформації. Ці згорткові шари здатні захоплювати просторові ознаки зображення, такі як краї, кути, текстури тощо. Хоча їхній основний успіх пов'язаний із класифікацією зображень, вони мають й інші сфери застосування.

Рекурентні нейронні мережі (RNN)

RNN мають цикли, що забезпечують збереження інформації. На відміну від прямого поширення, рекурентні мережі використовують свій внутрішній стан (пам'ять) для обробки послідовностей вхідних даних, що робить їх надзвичайно корисними для часових рядів або послідовних даних. Вони широко застосовуються для задач прогнозування послідовностей, таких як обробка природної мови чи розпізнавання мовлення.

Варіанти RNN

1. Long short-term memory (LSTM): долає проблему зникнення градієнта в RNN, що полегшує навчання на довготривалих залежностях;
2. Gated recurrent units (GRU): простіший та ефективніший варіант LSTM. Проте гірше навчається складним закономірностям у даних, ніж LSTM.

Бібліотеки для глибокого навчання

Навчання глибоких нейронних мереж вимагає більше можливостей, ніж пропонує класична бібліотека машинного навчання scikit-learn. Найпоширенішими бібліотеками для роботи з глибокими нейронними мережами є TensorFlow та PyTorch. Ось основні причини, чому їх обирають для цієї задачі:

1. Продуктивність і масштабованість: TensorFlow і PyTorch спеціально розроблені для навчання моделей на великих обсягах даних і можуть ефективно працювати на графічних процесорах (GPU), що пришвидшує навчання;

2. Гнучкість: на відміну від scikit-learn, TensorFlow і PyTorch дозволяють створювати довільні архітектури нейронних мереж, включаючи рекурентні, згорткові та трансформерні структури;

3. Автоматичне диференціювання: однією з ключових функцій цих бібліотек є можливість автоматично обчислювати градієнти, що є необхідним для оптимізації ваг у нейронних мережах.