Какие архитектуры нейронных сетей существуют в данное время?

Некоторые существующие архитектуры нейронных сетей:

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