Как работают основные типы нейронных сетей: полносвязные, сверточные, рекуррентные и генеративные?

Полносвязные нейронные сети (сети прямого распространения) — самая простая форма нейросетей. www.securitylab.ru В таких сетях информация движется только в одном направлении — от входного слоя к выходному. www.securitylab.ru Эти сети обычно используются для задач классификации и регрессии. www.securitylab.ru Они состоят из множества скрытых слоёв, где каждый нейрон соединён со всеми нейронами предыдущего и следующего слоя. www.securitylab.ru

Свёрточные нейронные сети (CNN) разработаны специально для обработки и анализа изображений. www.securitylab.ru Они способны выявлять пространственные зависимости на изображениях, что делает их идеальными для задач компьютерного зрения, таких как распознавание объектов и лиц. www.securitylab.ru В CNN используются свёрточные слои, которые применяют фильтры к исходным изображениям для выделения признаков. www.securitylab.ru Эти фильтры помогают выявлять края, текстуры и другие важные элементы на изображениях. www.securitylab.ru

Рекуррентные нейронные сети (RNN) имеют обратные связи, что позволяет им сохранять информацию о предыдущих шагах и использовать её для обработки текущих данных. www.securitylab.ru Это делает их особенно полезными для работы с последовательными данными, такими как текст и временные ряды. www.securitylab.ru При обработке последовательности (например, слов в предложении) сеть принимает первый элемент, выполняет вычисление и выдаёт результат. www.ultralytics.com Для второго элемента она учитывает как новый вход, так и информацию, полученную из первого. www.ultralytics.com Этот процесс продолжается для всей последовательности, позволяя модели строить контекстное понимание. www.ultralytics.com

Генеративные состязательные сети (GAN) состоят из двух частей: генератора и дискриминатора. www.securitylab.ru Генератор создаёт новые данные, пытаясь обмануть дискриминатор, который, в свою очередь, пытается отличить созданные данные от реальных. www.securitylab.ru Этот процесс помогает генератору улучшаться и создавать всё более реалистичные данные. www.securitylab.ru GAN широко используются для генерации изображений, текста, музыки и других видов контента. www.securitylab.ru