В чём отличие глубоких нейронных сетей от других типов нейронных сетей?

Некоторые отличия глубоких нейронных сетей от других типов нейронных сетей:

• Количество слоёв. 35 Глубокие нейронные сети состоят из множества слоёв, которые могут включать десятки или даже сотни. 5 Другие типы нейросетей, например полносвязные или свёрточные, обычно имеют меньшее количество слоёв. 5
• Структура связей. 12 В глубоких нейронных сетях все нейроны соединены друг с другом, и каждая такая связь имеет собственный вес, определяющий её значимость. 12
• Направление движения данных. 1 Большинство глубоких нейронных сетей — прямые, то есть данные перемещаются исключительно от входа к выходу. 3 Другие типы нейросетей, например рекуррентные, позволяют сигналу перемещаться в обоих направлениях: результат способен возвращаться на вход. 1
• Требования к данным. 3 Глубокие нейронные сети нуждаются в больших объёмах данных для обучения, в то время как другие типы нейросетей могут работать с меньшим количеством информации. 35
• Применение. 5 Глубокие нейронные сети используются в задачах, требующих обработки больших объёмов данных, например в распознавании речи и обработке естественного языка. 5 Другие типы нейросетей могут быть эффективны в других областях, например в распознавании рукописного текста или в прогнозировании финансовых рынков. 5