Arten von neuronalen Netzwerken

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1. Das ist das einfachste neuronale Netz, bei dem Informationen nur in eine Richtung vom Eingabe- zum Ausgabe-Layer fließen. Es wird gewöhnlich für Klassifikation und Regression verwendet.
2. Das wurde für die Verarbeitung von Daten wie Bilder entwickelt. Es lernt hierarchische Darstellungen und wird häufig in der Computer Vision eingesetzt.
3. Der lernt unüberwacht, indem er Eingabedaten in einen latenten Raum kodiert und versucht, sie möglichst genau zu rekonstruieren. Er wird zur Dimensionsreduktion und Anomalieerkennung benutzt.
4. sind generative Modelle, die realistische Daten erzeugen, indem ein Generator und ein Diskriminator sich im Wettstreit gegenüberstehen.
5. verwenden Selbst-Attention zur Verarbeitung von Eingabesequenzen und sind sehr erfolgreich bei Sprachübersetzung und Textgenerierung.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Feedforward Neural Network (FNN)

AutoEncoder

Convolution Neural Network (CNN)

Transformer Neural Networks

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