பல்வேறு நரம்ப வலையமைப்பு கட்டமைப்புகள் வெவ்வேறு தரவு மற்றும் பணிகளுக்கு பொருத்தமானவை — CNNs படங்களுக்கு, RNNs வரிசைகளுக்கு, மற்றும் transformers மொழிக்கு (மற்றும் பெருகிய அளவில் எல்லாவற்றுக்கும்). முக்கிய வகைகளைப் புரிந்துகொள்வது AI வெவ்வேறு சிக்கல்களைக் கையாளும் விதத்தை தெளிவுபடுத்துகிறது.
முக்கிய கட்டமைப்புகள்
text
CNN (Convolutional Neural Network) → for IMAGES/spatial data:
→ uses convolutions to detect local features (edges, shapes) hierarchically
→ for: image classification, object detection, computer vision
RNN (Recurrent Neural Network) → for SEQUENCES/time-series:
→ processes sequences step by step, maintaining a 'memory' of previous inputs
→ for: text, time-series, speech (older approach; LSTM/GRU variants)
⚠️ struggles with long sequences; largely SUPERSEDED by transformers for language
TRANSFORMER → for SEQUENCES (language) and increasingly everything:
→ attention mechanism; parallel; the dominant modern architecture (LLMs)
→ for: language (LLMs), and now vision, audio, multimodal