GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), разработанная компанией OpenAI, является одной из самых больших нейронных сетей на сегодняшний день. Она содержит около 175 миллиардов параметров и может генерировать тексты, имитируя стиль и голосы людей.
AlexNet была одной из первых сверточных нейронных сетей, способных обучаться на миллионах изображений. Она выиграла соревнование ImageNet в 2012 году и показала, что нейронные сети могут быть очень эффективными для распознавания изображений.
LSTM (Long Short-Term Memory) - это тип рекуррентных нейронных сетей, специально разработанный для обработки и анализа последовательностей данных, таких как тексты или временные ряды. LSTM обладает способностью запоминать долгосрочные зависимости в данных и успешно применяется в машинном переводе, распознавании речи и других задачах.
Нейросети GAN (Generative Adversarial Networks) состоят из двух частей: генератора и дискриминатора, которые соревнуются друг с другом. Генератор создает поддельные данные, а дискриминатор пытается отличить их от реальных данных. Обучение GAN позволяет создавать реалистичные изображения, видео и даже звуки.
Нейронная сеть ResNet (Residual Neural Network) внедрила инновационную архитектурную концепцию, называемую "skip connections" или "shortcut connections". Эти соединения позволяют пропускать слои и перескакивать от одной части сети к другой, что помогает преодолеть проблему затухания градиентов и улучшает производительность сети.
AlphaGo, разработанная компанией DeepMind (дочерней компанией Google), стала первой программой, способной обыграть профессионального игрока в Го без форы. Это достижение показало, что нейронные сети могут обучаться стратегическим играм с высокой сложностью и неопределенностью.
Нейронная сеть Transformer, представленная в статье "Attention is All You Need" в 2017 году, стала революцией в области машинного перевода. Она заменила традиционные рекуррентные сети и показала улучшение в качестве перевода благодаря механизму внимания, который позволяет сети фокусироваться на разных частях входных данных.
