n a neural network, there are several types of layers that can be used to process and transform input data. Some common layer types include:

Input Layer: This is the first layer in a neural network that receives input data. It usually does not perform any transformations on the data but is responsible for representing the input in a format that can be processed by subsequent layers.
Dense Layer (Fully Connected Layer): This type of layer connects every neuron in the layer to every neuron in the preceding and following layers. It performs a linear transformation on the input data, followed by an activation function.
Convolutional Layer: This layer is primarily used in convolutional neural networks (CNNs) for processing images and other grid-like data. It applies a set of filters to the input data to detect local patterns or features.
Pooling Layer: Often used in conjunction with convolutional layers, pooling layers reduce the spatial dimensions of the input data by applying a downsampling operation like max-pooling or average-pooling.
Recurrent Layer: This type of layer is used in recurrent neural networks (RNNs) to process sequences of data with temporal dependencies. Examples include Long Short-Term Memory (LSTM) layers and Gated Recurrent Units (GRUs).
Normalization Layer: These layers help to normalize input data or intermediate activations, improving the stability and convergence of the training process. Batch Normalization and Layer Normalization are popular examples.
Dropout Layer: Dropout layers are used as a regularization technique to prevent overfitting. During training, they randomly deactivate a proportion of neurons in the layer, forcing the model to learn redundant representations.
Embedding Layer: This layer is used to convert categorical variables or discrete tokens, like words in natural language processing, into continuous vectors that can be processed by the neural network.
Attention Layer: Often used in Transformer models, attention layers enable the network to selectively focus on different parts of the input data by computing a weighted sum of input features.
Residual Layer: Also known as skip connections or shortcut connections, residual layers allow the input to bypass one or more layers, enabling the network to learn identity functions and improving gradient flow during backpropagation.
These are some of the common layer types found in neural networks. The specific architecture of a neural network may include combinations of these layers, depending on the problem being solved and the desired model performance.
สำหรับโครงข่ายประสาทเทียม มีเลเยอร์หลายประเภทที่สามารถใช้ประมวลผลและแปลงข้อมูลอินพุตได้ ประเภทเลเยอร์ทั่วไปบางประเภท ได้แก่: เลเยอร์อินพุต: นี่เป็นเลเยอร์แรกในโครงข่ายประสาทเทียมที่รับข้อมูลอินพุต โดยปกติจะไม่ทำการแปลงข้อมูลใด ๆ แต่มีหน้าที่รับผิดชอบในการแสดงอินพุตในรูปแบบที่สามารถประมวลผลโดยเลเยอร์ที่ตามมา Dense Layer (Fully Connected Layer): เลเยอร์ประเภทนี้เชื่อมต่อเซลล์ประสาททุกตัวในเลเยอร์กับทุกเซลล์ประสาทในเลเยอร์ก่อนหน้าและถัดไป โดยจะทำการแปลงเชิงเส้นกับข้อมูลอินพุต ตามด้วยฟังก์ชันการเปิดใช้งาน Convolutional Layer: เลเยอร์นี้ใช้เป็นหลักในโครงข่ายประสาทเทียม (CNN) สำหรับการประมวลผลภาพและข้อมูลคล้ายตารางอื่น ๆ โดยจะใช้ชุดตัวกรองกับข้อมูลอินพุตเพื่อตรวจจับรูปแบบหรือคุณสมบัติในเครื่อง Pooling Layer: มักใช้ร่วมกับเลเยอร์ Convolutional การรวมเลเยอร์จะลดขนาดเชิงพื้นที่ของข้อมูลอินพุตโดยการใช้การดำเนินการดาวน์แซมปลิง เช่น การรวมพูลสูงสุดหรือการรวมเฉลี่ยเข้าด้วยกัน เลเยอร์ที่เกิดซ้ำ: เลเยอร์ประเภทนี้ใช้ในโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN) เพื่อประมวลผลลำดับของข้อมูลที่มีการพึ่งพาชั่วคราว ตัวอย่าง ได้แก่ เลเยอร์หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM) และหน่วย Gated Recurrent Units (GRU) Normalization Layer: เลเยอร์เหล่านี้ช่วยทำให้ข้อมูลอินพุตหรือการเปิดใช้งานระดับกลางเป็นมาตรฐาน ปรับปรุงเสถียรภาพและการบรรจบกันของกระบวนการฝึกอบรม Batch Normalization และ Layer Normalization เป็นตัวอย่างยอดนิยม Dropout Layer: เลเยอร์ Dropout ถูกใช้เป็นเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานเพื่อป้องกันการโอเวอร์ฟิต ในระหว่างการฝึก พวกเขาจะสุ่มปิดการใช้งานสัดส่วนของเซลล์ประสาทในเลเยอร์ ทำให้โมเดลต้องเรียนรู้การแทนค่าที่ซ้ำซ้อน Embedding Layer: เลเยอร์นี้ใช้เพื่อแปลงตัวแปรหมวดหมู่หรือโทเค็นแยก เช่น คำในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ให้เป็นเวกเตอร์ต่อเนื่องที่สามารถประมวลผลได้โดยโครงข่ายประสาทเทียม Attention Layer: มักใช้ในรุ่น Transformer เลเยอร์ Attention ช่วยให้เครือข่ายสามารถเลือกโฟกัสไปที่ส่วนต่างๆ ของข้อมูลอินพุตโดยการคำนวณผลรวมของคุณลักษณะอินพุตแบบถ่วงน้ำหนัก Residual Layer: หรือที่รู้จักในชื่อ Skip Connection หรือ Shortcut Connections Residual Layer ช่วยให้อินพุตสามารถข้ามเลเยอร์หนึ่งหรือหลายเลเยอร์ได้ ทำให้เครือข่ายสามารถเรียนรู้ฟังก์ชันการระบุตัวตนและปรับปรุงโฟลว์การไล่ระดับสีระหว่างการแพร่กระจายกลับ เหล่านี้คือประเภทเลเยอร์ทั่วไปบางประเภทที่พบในโครงข่ายประสาทเทียม สถาปัตยกรรมเฉพาะของโครงข่ายประสาทเทียมอาจรวมถึงการรวมกันของเลเยอร์เหล่านี้ ขึ้นอยู่กับปัญหาที่กำลังแก้ไขและประสิทธิภาพของโมเดลที่ต้องการ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence