Некоторые архитектуры нейронных сетей и области их применимости:

1. Перцептрон. 35 Простейший вид нейронной сети, состоящий из входного слоя и выходного слоя. 5 Используется для задач классификации и регрессии. 5
2. Свёрточная нейронная сеть (CNN). 5 Применяется для обработки изображений, распознавания образов и классификации. 5 Эффективно выявляет паттерны и особенности в визуальных данных. 5
3. Рекуррентная нейронная сеть (RNN). 5 Подходит для работы с последовательными данными, такими как тексты и речь. 5 Применяется в машинном переводе, анализе текста и предсказании временных рядов. 5
4. Долгая краткосрочная память (LSTM). 5 Это разновидность RNN, которая позволяет учитывать долгосрочные зависимости в последовательных данных. 5 Используется в задачах, где важен контекст и память. 5
5. Сеть преобразований (Transformer). 5 Широко применяется в обработке естественного языка, включая машинный перевод и генерацию текста. 5
6. Автоэнкодер. 5 Используется для изучения скрытых представлений данных и снижения размерности. 5 Применяется в задачах сжатия данных, восстановления и аугментации. 5
7. Сети глубокого обучения (DNN). 5 Общий термин, охватывающий множество архитектур, включая перцептроны и CNN. 5 Используются в широком спектре задач, от обработки изображений до голосовой и аудиоаналитики. 5
8. Сети внимания (Attention Networks). 5 Применяются для обработки последовательных данных и управления вниманием на определённые части входа. 5 Эффективны в машинном переводе, генерации текста и других задачах обработки последовательностей. 5
9. Генеративные состязательные сети (GAN). 5 Состоят из двух моделей — генератора и дискриминатора. 5 Используются для генерации новых данных, таких как изображения, и создания реалистичных контентов. 5