1. Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) - используются для обработки изображений и видео.
2. Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN) - используются для обработки последовательностей данных, таких как тексты, речь и временные ряды.
3. Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN) - используются для генерации новых данных, таких как изображения, звуки и тексты.
4. Автоэнкодеры (Autoencoders) - используются для сжатия и восстановления данных, таких как изображения и звуки.
5. Сети долгой краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM) - используются для обработки последовательностей данных с долгосрочной зависимостью.
6. Сети преобразования (Transformer) - используются для обработки последовательностей данных, таких как тексты и речь, с учетом контекста.
7. Сети сопоставления изображений и текста (Image-Text Matching Networks) - используются для сопоставления изображений и текстовых описаний.
8. Сети внимания (Attention Networks) - используются для обработки последовательностей данных с учетом важности каждого элемента.
9. Сети сиамских архитектур (Siamese Networks) - используются для сравнения и классификации объектов.
10. Сети с подкреплением (Reinforcement Learning Networks) - используются для обучения агентов, которые могут принимать решения в сложных средах.