Transformer - одна из самых мощных нейросетей для обработки естественного языка (NLP), использующая механизм внимания для обработки последовательностей.
- Convolutional Neural Network (CNN) - класс нейросетей, которые обычно используются для обработки изображений и видео, путем изучения характеристик изображений и обнаружения объектов.
- Recurrent Neural Network (RNN) - класс нейросетей, который позволяет моделировать последовательности данных, такие как речь или текст, и использовать их для предсказания последующих значений.
- Generative Adversarial Network (GAN) - класс нейросетей, которые используются для генерации реалистичных изображений, видео и звуков.
- Long Short-Term Memory (LSTM) - тип RNN, который обеспечивает долгосрочную память и может использоваться для обработки временных последовательностей.
- Autoencoder - нейросеть, которая позволяет создавать компактные представления данных, используя методы сжатия и декомпрессии.
- Deep Belief Network (DBN) - класс нейросетей, который используется для моделирования вероятностных распределений и обучения с учителем и без учителя.
- Restricted Boltzmann Machine (RBM) - нейросеть, которая используется для моделирования вероятностных распределений и обработки данных с высокой размерностью.
- Hopfield Network - нейросеть, которая используется для хранения и восстановления ассоциативных паттернов.
- Self-Organizing Map (SOM) - нейросеть, которая используется для обработки данных с высокой размерностью и создания карты признаков для кластеризации и классификации.
Уникальные истории, которых нет на дзене читайте тут.
