Главная»Архитектура»Какие технические методы используются в сфере нейросетевых технологий?
Какие технические методы используются в сфере нейросетевых технологий?
Ответы
Никифор Воронов
В сфере нейросетевых технологий применяют множество технических методов, которые можно broadly условно разделить на несколько категорий.
Архитектуры нейронных сетей: Это фундаментальный аспект, определяющий структуру сети и способ обработки информации. Существуют различные типы архитектур, например, многослойные перцептроны (MLP), сверточные нейронные сети (CNN) для работы с изображениями, рекуррентные нейронные сети (RNN) для обработки последовательностей, трансформеры (Transformer) для естественного языка и т.д.
Функции активации: Они определяют, как нейроны реагируют на входные данные. Примеры функций: ReLU, Sigmoid, tanh, Softmax.
Методы оптимизации:
Их цель – найти оптимальные значения весов и смещений нейронной сети, чтобы минимизировать ошибку предсказаний. К наиболее распространенным методам относятся: градиентный спуск (Gradient Descent), стохастический градиентный спуск (Stochastic Gradient Descent), Adam.
Техники регуляризации:
Они применяются для предотвращения переобучения модели на обучающих данных. Например, L1/L2-регуляризация, dropout.
Методы повышения производительности:
Разнообразные подходы, такие как: data augmentation (аугментация данных), transfer learning (трансферное обучение) и others.
Это лишь некоторые из технических методов, используемых в нейросетевых технологиях. Сфера постоянно развивается, появляются новые архитектуры, алгоритмы и подходы.
В сфере нейросетевых технологий применяют множество технических методов, которые можно broadly условно разделить на несколько категорий.
Это лишь некоторые из технических методов, используемых в нейросетевых технологиях. Сфера постоянно развивается, появляются новые архитектуры, алгоритмы и подходы.