К настоящему времени созданы десятки различных архитектур искусственных нейронных сетей. Мы кратко перечислим самые распространённые, чтобы вам было проще ориентироваться.
📍Свёрточные нейронные сети (CNN) наиболее востребованы в системах машинного зрения, таких как автопилот у Tesla или распознавание лиц у смартфона. Чаще всего их применяют в задачах классификации, кластеризации изображений и распознавания объектов.
📍Генеративные состязательные (также встречается написание через дефис) нейросети (GAN) сочетают в себе два компонента: генератора (создаёт контент) и дискриминатора (оценивает контент). GAN широко применяются для генерации изображений по текстовому описанию, разработки игровых уровней, создания дипфейков.
📍Сеть радиальных базисных функций (RBFN) используются для задач аппроксимации и классификации. Их широко применяют в роботизации, а также в системах автоматического управления технологическими процессами.
📍Рекуррентные нейронные сети (RNN) работают с последовательностью сигналов. Модель принимает на вход не одно состояние, а их последовательность — например, серию кадров или текстов. Основной принцип их работы заключается в наличии механизмов забывания и запоминания информации.
К архитектурам RNN относятся нейросети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) и управляемый рекуррентный блок (GRU) —облегченный вариант, требующий меньше вычислительных ресурсов. Различные виды RNN используются в оптическом распознавании символов (OCR), чат-ботах, голосовых ассистентах и программах-переводчиках.