 Kokoma ndimbola ya architecture ya modèle ya réseau neuronal profond.
Réseau neuronale profond (DNN) ezali lolenge ya réseau neuronal artificiel oyo ezali na ba couches ebele ya ba noeuds interconnectés oyo epesaka modèle nzela ya koyekola ba modèles ya ba données complexes. Architecture ya DNN ezalaka mingimingi na couche ya entrée, ba couches ebele oyo ebombami, mpe couche ya sortie. Couche moko na moko ezali na ba noeuds to ba "neurons" ebele oyo esalelaka ba informations mpe epesaka yango na couche oyo elandi. Couche ya entrée ezuaka ba données brutes na forme ya ba fonctionnalités mpe elekisaka yango na couche ya liboso oyo ebombami. Couche moko na moko oyo ebombami esalelaka transformation non linéaire na ba données en utilisant ba poids na bias oyo ezuami na tango ya processus ya formation. Ba poids na ba bias e ajusté tango modèle e apprendre na ba données, pona ko minimiser erreur entre sortie prévue na réelle. Ba couches oyo ebombami esalisaka mpo na kobimisa makambo mpe ba modèles oyo ezali se komata na niveau ya likolo na ba données tango ezali koleka na réseau. Couche ya sortie epesaka prédiction to classification ya suka oyo esalemi na ba informations agrégées oyo ewutaki na ba couches ya kala. Motango ya ba noeuds na couche ya sortie etali mosala oyo ezali na maboko. Ndakisa, na mosala ya classification, motango ya ba noeuds eko correspondre na motango ya ba classes na ensemble ya ba données. Architecture ya DNN ekoki kokesana engebene na mosala ya sikisiki mpe maponi ya design. Makambo lokola bozindo ya réseau, motango ya ba noeuds na couche moko na moko, mpe lolenge ya ba fonctions ya activation oyo esalelami, nionso wana ekoki kozala na bopusi na performance ya réseau.