Veštačke neuronske mreže

Veštačke neuronske mreže (ANNs) su računarski modeli inspirisani strukturom i funkcijom bioloških neuronskih mreža u ljudskom mozgu. ANNs se sastoje od međusobno povezanih čvorova ili "neurona" koji obrađuju i prenose informacije. Postoji nekoliko tipova ANNs, od kojih je svaki dizajniran za specifične zadatke i tipove podataka:

Napredne neuronske mreže (FNN - Feedforward Neural Networks): FNN su najjednostavniji oblik neuronskih mreža gde informacije teku u jednom pravcu, od ulaza ka izlazu, bez petlji ili ciklusa. Sastoje se od ulaznog sloja, jednog ili više skrivenih slojeva i izlaznog sloja. Koriste se za zadatke poput klasifikacije i regresije.

Konvolutivne neuronske mreže (CNN - Convolutional Neural Networks): CNN su specijalizovane za obradu podataka u obliku mreže, poput slika i video zapisa. Koriste konvolutivne slojeve da automatski uče hijerarhijske karakteristike iz ulaznih podataka. Široko su korišćene u računarskoj viziji za zadatke kao što su klasifikacija slika, detekcija objekata i segmentacija slika.

Rekurentne neuronske mreže (RNN - Recurrent Neural Networks): RNN su dizajnirane da obrađuju sekvencijalne podatke gde je redosled ulaza važan. Imaju rekurentne veze koje omogućavaju da informacije teku od jednog koraka do sledećeg. RNN se koriste za zadatke poput obrade prirodnog jezika, prepoznavanja govora i analize vremenskih serija.

Mreže dugoročne kratkoročne memorije (LSTM - Long Short-Term Memory Networks): LSTM su tip RNN koji rešavaju problem nestajućeg gradijenta i omogućavaju bolje rukovanje dugoročnim zavisnostima u sekvencijalnim podacima. Posebno su korisne za zadatke koji uključuju složene vremenske obrasce.

Mreže s kapijama rekurentnih jedinica (GRU - Gated Recurrent Units): Slične LSTM-u, GRU su još jedan tip RNN koji rešava problem nestajućeg gradijenta i omogućava obradu dugoročnih zavisnosti. GRU imaju jednostavniju strukturu u poređenju sa LSTM i često se koriste kada je računarska efikasnost bitna.

Autoenkoderi (Autoencoders): Autoenkoderi se koriste za nenadgledano učenje i ekstrakciju karakteristika. Sastoje se od enkodera koji mapira ulazne podatke u reprezentaciju niže dimenzionalnosti (latentni prostor) i dekodera koji rekonstruiše originalne podatke iz latentne reprezentacije. Koriste se za zadatke poput smanjenja dimenzionalnosti i detekcije anomalija.

Generativne suparničke mreže (GAN - Generative Adversarial Networks): GAN se sastoje od dve neuronske mreže, generatora i diskriminatora, koji su obučeni u igri sličnoj postavci. Generator pokušava da stvori podatke koji su neodvojivi od stvarnih, dok diskriminator pokušava da razlikuje između stvarnih i generisanih podataka. GAN se koriste za zadatke poput generisanja slika, transfera stila i augmentacije podataka.

Samoorganizujuće mape (SOM - Self-Organizing Maps): SOM se koriste za klasterovanje i vizualizaciju visokodimenzionalnih podataka u nižim dimenzijama. Koriste nenadgledano učenje da mapiraju ulazne podatke na mrežu niže dimenzionalnosti, očuvajući topološke veze između tačaka podataka.

Mreže radijalnih baznih funkcija (RBFN - Radial Basis Function Networks): RBFN se koriste za prepoznavanje obrazaca i aproksimaciju funkcija. Sastoje se od skrivenih neurona sa radijalnim baznim funkcijama kao aktivacionim funkcijama. RBFN se koriste kada su odnosi između ulaznih i izlaznih podataka nelinearni.