- ResNet (Residual Network): это одна из наиболее успешных архитектур глубоких нейронных сетей для компьютерного зрения. Она представляет собой глубокую сверточную нейронную сеть, которая была разработана с использованием residual learning (обучение с остаточной связью), что позволяет избежать проблемы затухания градиента.
- Transformer: это архитектура нейронной сети, которая была разработана для обработки последовательностей, таких как естественный язык. Она использует механизм внимания, чтобы позволить моделировать зависимости между различными элементами последовательности.
- GAN (Generative Adversarial Network): это тип нейронной сети, который состоит из двух моделей: генеративной и дискриминативной. Генеративная модель создает новые данные, а дискриминативная модель определяет, являются ли эти данные реалистичными или нет. Обе модели учатся в процессе взаимодействия друг с другом.
- LSTM (Long Short-Term Memory): это тип рекуррентной нейронной сети, который был разработан для обработки последовательностей. Он имеет возможность "запоминать" информацию на длительное время и учитывать контекст предыдущих элементов последовательности.
- YOLO (You Only Look Once): это архитектура нейронной сети, которая используется для обнаружения объектов в изображениях и видео. Она была разработана для быстрой и эффективной обработки изображений на мобильных устройствах и в режиме реального времени.
