Syväoppimismallityypit
Syväoppimismallityypit viittaavat erilaisiin neuroverkkoarkkitehtuureihin, joita käytetään syväoppimisen tehtävissä. Nämä mallit eroavat toisistaan kerrosten määrän, yhteyksien rakenteen ja niiden kykyjen perusteella käsitellä erilaisia dataformaatteja.
Yksi yleisimmistä syväoppimismallityypeistä on monikerroksinen perseptroni (MLP). Se on yksinkertainen neuroverkko, joka koostuu syöte-, piilo- ja
Konvoluutioneuroverkot (CNN) ovat erityisen tehokkaita kuvankäsittelyssä. Ne käyttävät konvoluutio- ja pooling-kerroksia oppiakseen hierarkkisia piirteitä kuvista, mikä
Rekurrentit neuroverkot (RNN) on suunniteltu käsittelemään sekvenssidataa, kuten tekstiä tai aikasarjoja. Niillä on sisäinen muisti, jonka
Muita tärkeitä syväoppimismallityyppejä ovat muunnosverkot (Transformer), jotka ovat mullistaneet luonnollisen kielen käsittelyn itsenäisen huomiomekanisminsa ansiosta, ja