syväoppimismallityyppejä

Syväoppimismallityypit viittaavat erilaisiin neuroverkkoarkkitehtuureihin, jotka on suunniteltu ratkaisemaan monenlaisia koneoppimistehtäviä. Yksi yleisimmistä tyypeistä on eteenpäin syöttävä neuroverkko (feedforward neural network), jossa tieto kulkee vain yhteen suuntaan kerroksesta toiseen ilman takaisinkytkentää. Nämä sopivat hyvin yksinkertaisiin luokittelu- ja regressiotehtäviin.

Konvoluutioneuroverkot (Convolutional Neural Networks, CNN) ovat erikoistuneet spatiaalisen hierarkian tunnistamiseen, mikä tekee niistä erittäin tehokkaita kuvan- ja videonkäsittelyssä. Ne käyttävät konvoluutiosuodattimia tunnistaakseen automaattisesti piirteitä kuvista.

Rekurrentit neuroverkot (Recurrent Neural Networks, RNN) on suunniteltu käsittelemään sekvenssidataa, kuten tekstiä tai aikasarjoja. Niiden kyky säilyttää muistia edellisistä syötteistä mahdollistaa riippuvuuksien mallintamisen sekvenssin sisällä. Pitkä lyhytaikainen muisti (Long Short-Term Memory, LSTM) ja unohtava portti (Gated Recurrent Unit, GRU) ovat RNN:ien yleisiä muunnelmia, jotka parantavat kykyä käsitellä pitkiä sekvenssejä ja välttää katoavaa gradienttiongelmaa.

Muuntajat (Transformers) ovat viime aikoina saavuttaneet suurta suosiota, erityisesti luonnollisen kielen käsittelyssä. Ne hyödyntävät itsehuomiomekanismia (self-attention) painottaakseen syötteen eri osia, mikä mahdollistaa tehokkaan pitkien riippuvuuksien mallintamisen ilman rekurrentteja rakenteita. Generatiiviset kilpailevat verkot (Generative Adversarial Networks, GAN) koostuvat kahdesta verkosta, generaattorista ja diskriminaattorista, jotka kilpailevat keskenään luodakseen realistista dataa, kuten kuvia tai tekstiä.