Kontekstowe sieci
Kontekstowe sieci to rodzaj sieci neuronowych, które są zdolne do uwzględniania kontekstu w trakcie przetwarzania danych. Dzięki temu są one bardziej skuteczne w rozpoznawaniu wzorców i podejmowaniu decyzji w złożonych sytuacjach.
Przykładem kontekstowej sieci jest sieć rekurencyjna (RNN), która jest zdolna do przechowywania informacji o poprzednich stanach wejściowych i uwzględniania ich podczas analizy obecnego stanu. Dzięki temu RNN jest często wykorzystywana do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak teksty czy dźwięki.
Innym przykładem jest sieć splotowa (CNN), która jest zdolna do wykrywania wzorców w danych przestrzennych, na przykład w obrazach. Dzięki zastosowaniu warstw konwolucyjnych sieć CNN może uwzględniać lokalne zależności między pikselami obrazu, co pozwala na skuteczne rozpoznawanie obiektów.
Wykorzystanie kontekstowych sieci w różnych dziedzinach, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy czy przetwarzanie obrazów, pozwala na uzyskanie lepszych wyników w zadaniach wymagających analizy danych z uwzględnieniem ich kontekstu.
Przykłady zastosowań kontekstowych sieci:
Rozpoznawanie tekstu pisanego Klasyfikacja obrazów Rozpoznawanie mowyAby dowiedzieć się więcej na temat kontekstowych sieci, zapraszamy do odwiedzenia artykułu na Wikipedii.