По какому принципу строятся модели deep learning

Глубокое обучение (deep learning) строится на искусственных нейронных сетях, состоящих из слоёв. Основные принципы:

1. Иерархия слоёв
   • Входной слой (принимает данные)
   • Скрытые слои (выполняют преобразования)
   • Выходной слой (даёт результат)

2. Функции активации
   Добавляют нелинейность (ReLU, sigmoid, tanh)

3. Обучение через backpropagation
   Градиентный спуск для оптимизации весов

Пример простой модели на PyTorch:

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 128),  # Полносвязный слой
    nn.ReLU(),            # Функция активации
    nn.Linear(128, 10)    # Выходной слой
)

Ключевые аспекты: автоматическое извлечение признаков, способность обучаться на больших данных, требование к вычислительным ресурсам.