Нейросети - виды

Нейросети — это программные модели, созданные на основе структуры и принципов работы биологического мозга. Они состоят из искусственных нейронов, которые связаны между собой и могут передавать сигналы, что позволяет нейросети обучаться на данных и решать различные задачи. Некоторые виды нейросетей: полносвязные (FCNN), свёрточные (CNN), рекуррентные (RNN) и генеративные (GAN).

#1 Нейронные сети для начинающих. Решение задачи классификации Ирисов Фишера / Хабр

Полносвязные (FCNN)

Каждый нейрон одного слоя соединён со всеми нейронами следующего слоя. Такая архитектура позволяет эффективно моделировать сложные зависимости между признаками входных данных и выдавать на выходе прогнозные значения.

Применение: полносвязные сети используют для задач классификации и регрессии. Например, в задачах сентимент-анализа FCNN могут применяться для предсказания тональности текстов на основе заранее сформированных признаков.

Ограничение: полносвязные сети рассматривают входные данные как набор независимых признаков и не учитывают последовательность слов в тексте.

Свёрточные (CNN)

Специализированы на обработке данных с пространственной структурой, таких как изображения, видео и даже аудиосигналы.

Особенности:

Используют математическую операцию свёртки, которая позволяет выделять локальные признаки в данных.

Имитаруют организацию зрительной коры головного мозга, где отдельные нейроны реагируют на стимулы только в ограниченной области поля зрения.