Sumário visual conciso de arquiteturas de Deep Learning
Com o advento da deep learning a partir de 2015, as redes neurais vem ganhando grande predominância dentro da Inteligência Artificial. Isso vem da diminuição expressiva dos valores de GPU's (Graphical Processing Unit's). Além da dificuldade de entendimento inicial como a forma de proceder com suas diversas arquiteturas, o artigo do pesquisador Fjodor van Veen apresenta as inúmeras possibilidades de formatação de deep learning por meio das redes neurais.
Algumas questões:
Com novas arquiteturas de rede neural surgindo a todo momento, é difícil acompanhar todas elas.
- As RNN às vezes se referem a redes neuronais recursivas, mas na maioria das vezes eles se referem a redes neuronais recorrentes. No entanto, esse não é o fim disso, em muitos lugares você encontrará RNN como espaço reservado para qualquer arquitetura recorrente, incluindo LSTMs, GRUs e até mesmo as variantes bidirecionais.
- Muitas abreviaturas também variam na quantidade de “N” para adicionar no final, porque você poderia chamá-lo de uma rede neural convolucional, mas também simplesmente uma rede convolutiva (resultando em CNN ou CN).
- A composição de uma lista completa é praticamente impossível, já que novas arquiteturas são inventadas o tempo todo.


