Крупное обновление NNTrack новые рекуррентные слои

В среде NNTrack появились новые слои рекуррентных нейронных сетей:

• SimpleRNN

• LSTM

• GRU

Теперь в конструкторе нейросетей можно создавать гибридные архитектуры CNN + RNN, которые позволяют глубже анализировать изображения.

Почему это важно:

После сверточных слоёв сеть получает карту признаков изображения. Рекуррентные слои могут обрабатывать эти признаки как последовательность, постепенно анализируя взаимосвязи между различными частями изображения.

Благодаря этому модель:

• лучше учитывает контекст между признаками;

• может анализировать зависимости между областями изображения;

• эффективнее выделяет сложные структуры и детали.

Особенно полезны такие архитектуры при задачах сложной классификации изображений, когда важно учитывать не только отдельные признаки, но и их взаимное расположение и связи.

Новые слои скоро будут доступны в новой версии NNTrack.