สถาปัตยกรรม neural network ที่แตกต่างกันเหมาะกับข้อมูลและงานที่แตกต่างกัน ได้แก่ CNN สำหรับรูปภาพ, RNN สำหรับ sequence และ transformer สำหรับภาษา (และเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ สำหรับทุกอย่าง) การเข้าใจประเภทหลัก ๆ ช่วยให้เข้าใจว่า AI จัดการกับปัญหาที่แตกต่างกันอย่างไร
สถาปัตยกรรมหลัก
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⚠️ struggles with long sequences; largely SUPERSEDED by transformers for language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
