Можете сделать краткую классификацию существующих архитектур нейронных сетей с указанием области применимости?

Некоторые архитектуры нейронных сетей и области их применимости:

1. Перцептрон. vc.ru dzen.ru Простейший вид нейронной сети, состоящий из входного слоя и выходного слоя. dzen.ru Используется для задач классификации и регрессии. dzen.ru
2. Свёрточная нейронная сеть (CNN). dzen.ru Применяется для обработки изображений, распознавания образов и классификации. dzen.ru Эффективно выявляет паттерны и особенности в визуальных данных. dzen.ru
3. Рекуррентная нейронная сеть (RNN). dzen.ru Подходит для работы с последовательными данными, такими как тексты и речь. dzen.ru Применяется в машинном переводе, анализе текста и предсказании временных рядов. dzen.ru
4. Долгая краткосрочная память (LSTM). dzen.ru Это разновидность RNN, которая позволяет учитывать долгосрочные зависимости в последовательных данных. dzen.ru Используется в задачах, где важен контекст и память. dzen.ru
5. Сеть преобразований (Transformer). dzen.ru Широко применяется в обработке естественного языка, включая машинный перевод и генерацию текста. dzen.ru
6. Автоэнкодер. dzen.ru Используется для изучения скрытых представлений данных и снижения размерности. dzen.ru Применяется в задачах сжатия данных, восстановления и аугментации. dzen.ru
7. Сети глубокого обучения (DNN). dzen.ru Общий термин, охватывающий множество архитектур, включая перцептроны и CNN. dzen.ru Используются в широком спектре задач, от обработки изображений до голосовой и аудиоаналитики. dzen.ru
8. Сети внимания (Attention Networks). dzen.ru Применяются для обработки последовательных данных и управления вниманием на определённые части входа. dzen.ru Эффективны в машинном переводе, генерации текста и других задачах обработки последовательностей. dzen.ru
9. Генеративные состязательные сети (GAN). dzen.ru Состоят из двух моделей — генератора и дискриминатора. dzen.ru Используются для генерации новых данных, таких как изображения, и создания реалистичных контентов. dzen.ru