Нейронные сети представляют собой фундаментальный аспект современного искусственного интеллекта. Они смоделированы по образцу человеческого мозга и использовались для решения широкого круга задач, включая классификацию изображений, обработку речи и финансовое прогнозирование. Нейронные сети состоят из нескольких слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, которые работают вместе для обработки информации. Каждый нейрон получает входные данные от других нейронов, обрабатывает их с помощью функции активации и передает выходные данные следующему слою нейронов...

Универсальная классификация нейронных сетей может включать следующие критерии: По характеру обучения: По настройке весов: По типу входной информации: По применяемой модели нейронной сети: По типам структур нейронов: По ходу времени: Классификация нейронных сетей по топологии: С точки зрения топологии можно выделить три основных типа нейронных сетей: Полносвязные. В таких сетях каждый нейрон передаёт свой выходной сигнал остальным нейронам, в том числе и самому себе.  Многослойные (слоистые). В многослойных сетях нейроны объединяются в слои...