A neural network is composed of one or more layers of interconnected neurons. Each layer performs a specific function on the input data that passes through it, transforming it into a more useful representation for the subsequent layers. There are several types of layers that can be found in a neural network, including:

    Input layer: This is the first layer of the network that receives the input data and passes it on to the next layer. The number of neurons in this layer is equal to the dimensionality of the input data.

    Hidden layer: These layers are sandwiched between the input and output layers and perform complex mathematical computations on the input data to extract features and patterns. The number of hidden layers and neurons in each layer depends on the complexity of the problem being solved.

    Output layer: This is the final layer of the network that produces the output based on the transformations performed by the hidden layers. The number of neurons in this layer depends on the type of problem being solved, such as binary or multi-class classification, regression, or sequence generation.

    Convolutional layer: This type of layer is commonly used in convolutional neural networks (CNNs) for image and video processing tasks. It performs convolution operations on the input data to extract spatial features and reduce the dimensionality of the input.

    Pooling layer: This type of layer is also used in CNNs and performs down-sampling operations on the output of convolutional layers. It reduces the spatial resolution of the output while retaining the most important features.

    Recurrent layer: This type of layer is used in recurrent neural networks (RNNs) for sequence processing tasks such as natural language processing and speech recognition. It maintains a hidden state that is updated with each input, allowing the network to model temporal dependencies in the input sequence.

    Dropout layer: This type of layer is used to prevent overfitting by randomly dropping out some neurons during training. It forces the network to learn more robust features and reduces its dependence on specific neurons.

In addition to these commonly used layers, there are other types of layers such as normalization layers, activation layers, and attention layers that can be used to build more complex and powerful neural networks. The choice of layers and their configuration depends on the nature of the problem being solved, the size of the data, and the computational resources available.
โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อถึงกันตั้งแต่หนึ่งชั้นขึ้นไป แต่ละเลเยอร์ทำหน้าที่เฉพาะกับข้อมูลอินพุตที่ส่งผ่าน โดยเปลี่ยนให้เป็นตัวแทนที่มีประโยชน์มากขึ้นสำหรับเลเยอร์ถัดไป มีเลเยอร์หลายประเภทที่สามารถพบได้ในโครงข่ายประสาทเทียม ได้แก่: เลเยอร์อินพุต: นี่คือเลเยอร์แรกของเครือข่ายที่รับข้อมูลอินพุตและส่งผ่านไปยังเลเยอร์ถัดไป จำนวนเซลล์ประสาทในเลเยอร์นี้เท่ากับขนาดของข้อมูลอินพุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่: เลเยอร์เหล่านี้คั่นระหว่างเลเยอร์อินพุตและเอาต์พุต และทำการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนกับข้อมูลอินพุตเพื่อแยกคุณสมบัติและรูปแบบ จำนวนชั้นและเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่ในแต่ละชั้นขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของปัญหาที่กำลังแก้ไข เลเยอร์เอาต์พุต: นี่คือเลเยอร์สุดท้ายของเครือข่ายที่สร้างเอาต์พุตตามการเปลี่ยนแปลงที่ดำเนินการโดยเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ จำนวนเซลล์ประสาทในชั้นนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาที่กำลังแก้ไข เช่น การจำแนกประเภทไบนารี่หรือหลายคลาส การถดถอย หรือการสร้างลำดับ Convolutional Layer: เลเยอร์ประเภทนี้มักใช้ในโครงข่ายประสาทเทียม (CNN) สำหรับงานประมวลผลภาพและวิดีโอ โดยจะดำเนินการหมุนวนกับข้อมูลอินพุตเพื่อแยกคุณสมบัติเชิงพื้นที่และลดมิติของอินพุต การรวมเลเยอร์: เลเยอร์ประเภทนี้ยังใช้ใน CNN และดำเนินการสุ่มตัวอย่างบนเอาต์พุตของเลเยอร์แบบหมุนวน จะลดความละเอียดเชิงพื้นที่ของเอาต์พุตในขณะที่ยังคงคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดไว้ เลเยอร์ที่เกิดซ้ำ: เลเยอร์ประเภทนี้ใช้ในเครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNN) สำหรับงานการประมวลผลลำดับ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการรู้จำเสียง โดยจะรักษาสถานะที่ซ่อนอยู่ซึ่งได้รับการอัพเดตกับแต่ละอินพุต ทำให้เครือข่ายสามารถจำลองการพึ่งพาชั่วคราวในลำดับอินพุตได้ เลเยอร์ออกกลางคัน: เลเยอร์ประเภทนี้ใช้เพื่อป้องกันไม่ให้มีการติดตั้งมากเกินไปโดยการสุ่มปล่อยเซลล์ประสาทบางส่วนออกระหว่างการฝึก บังคับให้เครือข่ายเรียนรู้คุณลักษณะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและลดการพึ่งพาเซลล์ประสาทเฉพาะ นอกจากเลเยอร์ที่ใช้กันทั่วไปเหล่านี้แล้ว ยังมีเลเยอร์ประเภทอื่นๆ เช่น เลเยอร์การทำให้เป็นมาตรฐาน เลเยอร์การเปิดใช้งาน และเลเยอร์ความสนใจ ที่สามารถใช้เพื่อสร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนและทรงพลังมากขึ้นได้ การเลือกเลเยอร์และการกำหนดค่าขึ้นอยู่กับลักษณะของปัญหาที่กำลังแก้ไข ขนาดของข้อมูล และทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence