انواع شبکه‌های عصبی

⚱ همه‌ی شبکه‌ها یه شکل نیستن؛ هر معماری برای مسئله‌ای خاص طراحی شده:

🔹Feedforward (MLP): جریان یک‌طرفه داده. ساده و پایه‌ای، ولی برای دسته‌بندی و پیش‌بینی‌های معمولی خیلی کاربردیه

🔹CNN (Convolutional Neural Network): مخصوص بینایی ماشین. لایه‌های کانولوشن ویژگی‌های تصویر رو خودشون استخراج می‌کنن؛ برای تشخیص چهره، اشیا و هر چیزی که پای پیکسل وسطه، فوق‌العاده‌ست

🔹RNN (Recurrent Neural Network): مناسب داده‌های ترتیبی. چون حافظه داخلی داره، می‌تونه وابستگی بین داده‌های پشت‌سرهم رو بفهمه

🔹DNN (Deep Neural Network): همون شبکه‌های عمیق با چندین لایه مخفی. هرچی شبکه عمیق‌تر باشه، قابلیت یادگیری الگوهای پیچیده‌تر هم بیشتر می‌شه

( بعدا به اینا عمیق‌تر هم می‌پردازیم)

Different architectures exist to tackle various challenges. The main ones:

🔹Feedforward Neural Networks (MLPs): Data moves straight from input to output. Great for general tasks like classification and pattern recognition

🔹Convolutional Neural Networks (CNNs): Built for vision tasks—images, object detection, segmentation. They use convolutional layers to automatically extract features, making them incredibly efficient

🔹Recurrent Neural Networks (RNNs): Designed for sequential data—text, speech, time series. They "remember" past info via feedback loops. LSTMs and GRUs improve their ability to handle long-range dependencies

🔹Deep Neural Networks (DNNs): Simply NNs with multiple hidden layers—depth allows learning highly complex patterns

🦴 @scopeofai | #concepts