Каковы основные типы слоев в TensorFlow?

@karen.wisozk 

TensorFlow предоставляет множество различных типов слоев, которые можно использовать в создании нейронных сетей. Некоторые из наиболее распространенных типов слоев в TensorFlow включают:

1. Полносвязные слои (Dense layers) - это самые простые слои, в которых каждый нейрон связан со всеми нейронами в предыдущем слое. Они часто используются в качестве первого слоя в нейронной сети.
2. Сверточные слои (Convolutional layers) - эти слои используются для обработки изображений и других типов данных, которые можно представить в виде сетки значений. Они работают путем выделения признаков из различных областей входных данных.
3. Рекуррентные слои (Recurrent layers) - эти слои используются для обработки последовательных данных, таких как тексты или звуковые сигналы. Они позволяют моделировать зависимости между элементами последовательности.
4. Пулинг слои (Pooling layers) - эти слои используются для уменьшения размера представления данных, удаляя избыточную информацию. Например, слой максимального пулинга выбирает максимальное значение из каждого фрагмента данных и использует его в качестве выходных данных.
5. Нормализационные слои (Normalization layers) - эти слои используются для нормализации данных во время обучения нейронной сети. Они могут помочь с борьбой с проблемами, такими как распространение градиентов и переобучение.
6. Слои ввода (Input layers) - это слои, которые принимают входные данные и передают их дальше по сети.
7. Слои вывода (Output layers) - это слои, которые производят окончательный вывод нейронной сети. В зависимости от задачи, для которой используется нейронная сеть, это может быть один или несколько нейронов, которые представляют соответствующий класс или регрессионное значение.

@karen.wisozk 

• Полносвязные слои (Dense layers)
• Сверточные слои (Convolutional layers)
• Рекуррентные слои (Recurrent layers)
• Пулинг слои (Pooling layers)
• Нормализационные слои (Normalization layers)
• Слои ввода (Input layers)
• Слои вывода (Output layers)