👇 4 ключевые архитектуры нейросетей

Выбор правильной архитектуры под задачу — это половина успеха в AI-проектах. Каждая из них рождена под конкретный тип данных и обрабатывает информацию по-своему:

1️⃣ CNN (Convolutional Neural Networks)
Фильтры свёртки находят края и паттерны в изображениях, pooling снижает размерность, fully connected слои собирают фичи в прогноз. Отлично подходят для распознавания изображений, медицинских снимков и любых задач со spatial-отношениями.

2️⃣ RNN (Recurrent Neural Networks)
Обрабатывают данные по шагам, сохраняя скрытое состояние с контекстом. Хорошо работают с текстом, временными рядами, переводами и прогнозами, где важен порядок.

3️⃣ Transformers
Заменили пошаговую обработку механизмом внимания: модель смотрит на всю последовательность сразу и решает, что важнее. Это быстрее и эффективнее для long-range зависимостей. На трансформерах построены GPT, BERT и большинство современных LLM.

4️⃣ GNN (Graph Neural Networks)
Передают информацию между узлами в графе (message passing), захватывая локальные и глобальные связи. Подходят для анализа соцсетей, молекулярных свойств и рекомендательных систем.

Архитектура выбирается под структуру данных:
➡️ Картинки → CNN
➡️ Последовательности → RNN/Transformers
➡️ Графы → GNN

А в реальных проектах часто комбинируют несколько: CNN для feature extraction + Transformer для reasoning, или GNN для связей между пользователями + RNN для рекомендаций.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

➡️ Курс от Stanford: Deep Learning for Computer Vision

Один из самых культовых курсов по компьютерному зрению от профессора Fei-Fei Li и Ehsan Adeli доступен в свежей записи!

Курс охватывает всё: от базовых линейных классификаторов до современных моделей — Transformers, GAN'ы, 3D-зрение и робототехника.

👌 Если хотите системно прокачаться в CV и DL, это must-watch!

🔗 Плейлист на YouTube: https://clc.to/sm583w

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#развлекалово