విభిన్న నాడు నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్లు విభిన్న డేటా మరియు పనులకు సరిపోతాయి — CNNs చిత్రాల కోసం, RNNs సీక్వెన్సుల కోసం, మరియు transformers భాష కోసం (మరియు ఆరోహణ గా ప్రతిదానికి). ప్రధాన రకాలను అర్థం చేసుకోవడం AI వివిధ సమస్యలను ఎలా పరిష్కరిస్తుందో స్పష్టం చేస్తుంది.
ప్రధాన ఆర్కిటెక్చర్లు
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⚠️ struggles with long sequences; largely SUPERSEDED by transformers for language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
