Syväoppimisarkkitehtuurien
Syväoppimisarkkitehtuuri viittaa neuroverkkojen rakenteeseen ja järjestelyyn, joka mahdollistaa syvällisten, monikerroksisten oppimisprosessien toteuttamisen. Toisin kuin perinteiset koneoppimismallit, jotka usein vaativat manuaalista ominaisuuksien esikäsittelyä, syväoppimisarkkitehtuurit kykenevät oppimaan datasta suoraan korkean tason esityksiä ja ominaisuuksia. Tämä saavutetaan hyödyntämällä useita piilokerroksia, jotka prosessoivat tietoa asteittain.
Yleisimpiä syväoppimisarkkitehtuureja ovat konvoluutioneuroverkot (CNN), rekurrentit neuroverkot (RNN) ja transformer-verkot. Konvoluutioneuroverkot ovat erityisen tehokkaita kuvankäsittelytehtävissä, sillä
Syväoppimisarkkitehtuurin valinta riippuu ratkaistavasta ongelmasta ja datan tyypistä. Arkkitehtuurin syvyys ja leveys, kerrosten tyypit ja niiden