Топ видов нейросети помогают понять разные стороны глубокого обучения.
1. Многослойные персептроны (MLP):Простые для понимания и используются в основе многих идей глубокого обучения.
2. Сверточные нейронные сети (CNN): Хороши для работы с изображениями и определения образов.
3. Рекуррентные нейронные сети (RNN): Полезны при работе с последовательными данными, такими как текст или временные ряды.
4. Генеративные сети (GAN):Интересны для создания новых данных, например, для генерации изображений.
5. Long Short-Term Memory (LSTM) сети: Расширяют возможности RNN и хорошо справляются с долгосрочными зависимостями в данных.
6. Autoencoders: Применяются для обучения представлений данных и уменьшения размерности.
