بررسی عملکرد شبکه های عصبی CNN ، GAN و MLP در حل مسائل مختلف Investigating the performance of CNN, GAN and MLP neural networks in solving different problems

شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان ابزارهای قدرتمند در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، به طور گسترده ای در حل مسائل پیچیده و پردازش داده های حجیم به کار می روند. این مقاله به بررسی و مقایسه سه نوع اصلی شبکه های عصبی، شامل شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)، پرسپترون چندلایه (MLP)، و شبکه های متخاصم تولیدکننده (GAN)، می پردازد. شبکه های CNN به دلیل ساختار ویژه خود که شامل لایه های کانولوشنی و تجمعی است، در پردازش و طبقه بندی تصاویر و ویدئوها عملکرد بسیار خوبی دارند. در مقابل، MLPها با ساختار ساده و لایه های کاملا متصل خود، برای مسائل طبقه بندی و رگرسیون مناسب تر هستند، اما در پردازش داده های پیچیده تر عملکرد کمتری دارند. GANها با بهره گیری از دو شبکه متخاصم، به طور موثر در تولید داده های مصنوعی و شبیه سازی داده های واقعی عمل می کنند، اما آموزش آن ها به دلیل پیچیدگی ساختار و نیاز به منابع محاسباتی زیاد، چالش برانگیز است. این مقاله به تحلیل کاربردهای هر یک از این شبکه ها، مزایا و محدودیت های آن ها، و همچنین امکان ترکیب آن ها برای بهبود عملکرد پرداخته و نتیجه گیری می کند که انتخاب معماری مناسب بستگی به نوع مسئله و داده های موجود دارد.

Keywords:

شبکه های عصبی , شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) , پرسپترون چندلایه (MLP) , شبکه های متخاصم تولیدکننده (GAN) , پردازش تصویر , تولید داده های مصنوعی