Обзор различных типов нейросетей: 1. Перцептрон (Perceptron) 2. Многослойный перцептрон (Multilayer Perceptron, MLP) 3. Рекуррентные нейронные сети (RNN) 4. Сверточные нейронные сети (CNN) 5. Глубокие нейронные сети (DNN) 6. Самоорганизующиеся карты (SOM) и другие 1. Перцептрон Перцептрон - это основной строительный блок нейронных сетей. Он состоит из искусственных нейронов, которые обрабатывают входные данные и выдают выходные значения. Перцептрон обучается с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, позволяющего корректировать весовые коэффициенты...

Нейронные сети - это математические модели, которые имитируют работу биологических нервных сетей. Они состоят из множества элементов, называемых искусственными нейронами, которые обрабатывают информацию и передают ее друг другу по связям. Нейронные сети способны обучаться на данных и решать различные задачи, такие как распознавание образов, прогнозирование, управление и т.д. Существует много видов нейронных сетей, которые отличаются по архитектуре, функции активации, алгоритму обучения и области применения...