Некоторые основные типы нейронных сетей:

• Перцептрон. 15 Простая модель, состоящая из одного или нескольких выходных узлов и слоя нейронов, соединяющих их. 1 Используется в задачах классификации. 1
• Полносвязная нейронная сеть. 1 Наиболее простая форма нейросети. 1 Состоит из нескольких слоёв нейронов, каждый из которых полностью соединён с каждым нейроном в следующем слое. 1
• Свёрточная нейронная сеть. 12 Эффективна в задачах, связанных с обработкой изображений и видео. 1 Содержит несколько слоёв, в каждом из которых производится фильтрация входных данных. 1
• Рекуррентная нейронная сеть. 12 Используется в задачах, связанных с обработкой последовательных данных, таких как текстовые данные и аудиосигналы. 1 Имеет способность сохранять внутреннее состояние, что позволяет использовать информацию о предыдущих входных данных для обработки последующих. 1
• Глубокая нейронная сеть. 12 Это многослойные сети, содержащие множество слоёв (обычно более трёх). 2 Используются для решения сложных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, обучение с подкреплением и генерация контента. 2
• Рекуррентная свёрточная нейронная сеть. 1 Объединяет в себе свойства RNN и CNN, что позволяет ей обрабатывать последовательные данные, такие как текст и изображения. 1
• Генеративно-состязательные сети. 1 Состоят из двух нейронных сетей: генеративной и дискриминаторной. 1 Генеративная сеть генерирует новые данные, а дискриминаторная сеть оценивает качество сгенерированных данных. 1 Затем генеративная сеть улучшает качество данных, основываясь на обратной связи от дискриминаторной сети. 1