Typy neurónových sietí

Neurónové siete sú základným kameňom modernej umelej inteligencie a strojového učenia. Poznáme niekoľko typov, z ktorých každý má svoje špecifické aplikácie v praxi. Pozrime sa bližšie na najvýznamnejšie z nich.

1. Dopredné neurónové siete (Feedforward Neural Networks)

Tieto siete sú najjednoduchším typom neurónových sietí. Informácie v nich prúdia len jedným smerom - od vstupnej vrstvy cez vnútorné vrstvy až k výstupnej vrstve. Sú vhodné pre klasifikáciu a regresiu.

2. Konvolučné neurónové siete (Convolutional Neural Networks - CNN)

CNN sú špeciálne navrhnuté pre spracovanie obrazových dát. Využívajú konvolučné vrstvy na extrakciu príznakov z obrázkov. Sú nenahraditeľné v oblasti počítačového videnia, rozpoznávania objektov a analýzy obrazu.

3. Rekurentné neurónové siete (Recurrent Neural Networks - RNN)

RNN sú navrhnuté pre spracovanie sekvenčných dát. Majú "pamäť", ktorá im umožňuje uchovávať informácie z predchádzajúcich vstupov. Sú ideálne pre spracovanie prirodzeného jazyka, predpoveď časových radov a analýzu sekvencií.

4. Long Short-Term Memory (LSTM) siete

LSTM sú špeciálnym typom RNN, ktoré riešia problém miznutia gradientu. Sú schopné učiť sa dlhodobé závislosti, čo ich robí vhodnými pre úlohy ako strojový preklad, generovanie textu alebo predpoveď akcií na burze.

5. Generatívne adversariálne siete (Generative Adversarial Networks - GAN)

GAN pozostávajú z dvoch sietí - generátora a diskriminátora, ktoré súťažia proti sebe. Sú schopné generovať nové, realistické dáta, ako sú obrázky, videá alebo hudba. Využívajú sa v umeleckej tvorbe, augmentácii dát a generovaní syntetických dát pre tréning iných modelov.