neuroverkkoarkkitehtuurissa

Neuroverkkoarkkitehtuuri viittaa tekoälyjärjestelmien rakenteelliseen suunnitteluun, jossa tiedon käsittely ja representaatiot määritellään kerrosten ja yhteyksien avulla. Keskeisiä rakennuspalikoita ovat neuronit, syöttö-, piilo- ja tuotokerrokset, painot sekä bias-arvot. Tiedon kulku etenee eteenpäin (forward pass) ja aktivaatiofunktiot, kuten ReLU, sigmoid tai tanh, muokkaavat kunkin kerroksen signaalin.

Oppiminen tapahtuu, kun mallin parametreja optimoidaan virheen minimoimiseksi käyttämällä häviöfunktiota ja takaisinlevitystä (backpropagation). Painoja ja bias-arvoja päivitetään gradienttien avulla, usein optimoijilla kuten SGD, Adam tai RMSprop. Regularisointi, kuten dropout tai batch normalization, parantaa yleistyvyyttä.

Yleisimmät arkkitehtuurityypit ovat: feedforward-neuroverkot, joissa tieto kulkee yhteen suuntaan; konvoluutionaaliset verkot (CNN), jotka hyödyntävät paikallisia piirteitä kuvioissa ja videossa; toistuvat neuroverkot (RNN, LSTM, GRU), jotka käsittelevät sekvenssi- tai aikajonotietoja; sekä transformer-arkkitehtuurit, joissa itsehuomiomekanismit (self-attention) mahdollistavat tehokkaan riippuvuuksien huomioimisen suurissa datamäärissä.

Suunnittelussa huomioidaan mm. verkon syvyys (piilokerrosten määrä) ja leveys (ydin kerroskohtainen neuroni- määrä), sekä laskennallinen kustannus ja tallennustila. Tekniikoita kuten residual- tai skip-yhteydet (esim. ResNet), normalisointi ja regularisointi käytetään osana arkkitehtuuria. Neuroverkkoarkkitehtuurien valinta riippuu tehtävästä, datan rakenteesta ja käytettävissä olevasta laskentatehosta.