Архітектура нейромережі визначає, як організовані та взаємодіють її компоненти, зокрема, шари нейронів, їхні зв’язки та функції активації. Основні елементи архітектури нейромережі включають:
- Шари нейронів:
- Вхідний шар: приймає дані ззовні. Кожен нейрон у цьому шарі відповідає одному елементу вхідних даних.
- Приховані шари: обробляють інформацію. Можуть бути один або кілька таких шарів, що забезпечує гнучкість і потужність мережі.
- Вихідний шар: надає результати обробки даних, формуючи вихідні значення.
- Нейрони: базові елементи, які виконують обчислення. Кожен нейрон отримує сигнали від інших нейронів, обробляє їх і передає результат далі.
- Ваги: кожен зв’язок між нейронами має свою вагу, яка визначає важливість сигналу. Ваги коригуються під час навчання мережі, щоб покращити точність.
- Функції активації: функції, що визначають, чи нейрон “активується” (відправляє сигнал далі). Зазвичай використовуються функції, такі як Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) або Tanh.
- Типи архітектур:
- Прості нейромережі: складаються з одного вхідного, кількох прихованих і одного вихідного шарів.
- Глибокі нейромережі (DNN): мають багато прихованих шарів, що дозволяє виявляти складні патерни в даних.
- Конволюційні нейромережі (CNN): спеціалізуються на обробці зображень і відео, використовуючи конволюційні шари для автоматичного виділення ознак.
- Рекурентні нейромережі (RNN): призначені для обробки послідовних даних, таких як текст або часові ряди, завдяки здатності запам’ятовувати попередні стани.
Архітектура нейромережі відіграє ключову роль у її здатності навчатися та виконувати конкретні завдання, і вибір правильної архітектури залежить від характеру задачі та типу даних.