Есть десятки видов нейросетей, которые отличаются особенностями функционирования и сферами применения. При этом чаще других встречаются сети трех видов.
1. Нейронные сети прямого распространения (Feed forward neural networks, FFNN).Передача информации осуществляется напрямую от входного слоя к выходному. FFNN имеют малую функциональность, поэтому часто используются в комбинации с сетями других видов.
2. Сверточные нейронные сети (Convolutional neural network, CNN). Состоят из слоев пяти типов:
- входного;
- свертывающего;
- объединяющего;
- подключенного;
- выходного.
Каждый слой выполняет определенную задачу: например, обобщает или соединяет данные.
Сверточные нейросети применяются для классификации изображений, распознавания объектов, прогнозирования, обработки естественного языка и других задач.
3.Рекуррентные нейронные сети (Recurrent neural network, RNN). Используют направленную последовательность связи между узлами. В RNN результат вычислений на каждом этапе используется в качестве исходных данных для следующего. Благодаря этому, рекуррентные нейронные сети могут обрабатывать серии событий во времени или последовательности для получения результата вычислений.
RNN применяют для языкового моделирования и генерации текстов, машинного перевода, распознавания речи и других задач.
Всем Добра....
