Некоторые существующие архитектуры нейронных сетей:

• Перцептрон. 2 Базовая модель, предложенная в 1950-х годах Фрэнком Розенблаттом. 2 Состоит из одного слоя нейронов, где каждый нейрон принимает на вход линейную комбинацию значений с весами, обрабатывает её активационной функцией и выдаёт результат. 2
• Многослойный перцептрон (MLP). 2 Архитектура с одним или несколькими скрытыми слоями. 2 За счёт использования нелинейных функций активации позволяет моделировать более сложные зависимости и решать задачи, которые не являются линейно разделимыми. 2
• Свёрточные нейронные сети (CNN). 2 Архитектура, специально разработанная для обработки изображений. 2 Слой свёртки в CNN применяет фильтры, которые распознают локальные паттерны в изображениях, а слой пулинга уменьшает размер данных, сохраняя важные характеристики. 2
• Рекуррентные нейронные сети (RNN). 2 Используются для работы с последовательными данными, такими как текст и временные ряды. 2 RNN обладают «памятью», позволяющей сохранять информацию о предыдущих элементах в последовательности. 2
• Трансформеры. 12 Сети, основанные на механизме внимания. 1 Работают с упорядоченными данными (в основном с последовательностями, преимущественно текстами, но могут применяться и к картинкам). 1
• Автокодировщики. 4 Используются для изучения скрытого представления данных и генерации новых образцов. 4 Они состоят из двух частей: энкодера, который сжимает входные данные в более низкоразмерное представление, и декодера, который восстанавливает данные обратно. 4
• Генеративно-состязательные сети (GAN). 5 Состоят из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора, которые конкурируют друг с другом в процессе обучения. 5 Генератор пытается создать новые примеры, похожие на обучающие данные, а дискриминатор оценивает, насколько хорошо генератор создаёт поддельные примеры. 5