Нейронные сети можно разделить на два основных типа: простые нейронные сети и глубокие нейронные сети.
Простые нейронные сети представляют собой нейронную сеть с одним или несколькими скрытыми слоями, которые соединены с входным и выходным слоями. Эти сети обычно используются для задач классификации или регрессии, где требуется простая модель для обработки входных данных и предсказания результатов.
Простые нейронные сети обычно имеют небольшое количество параметров и могут обучаться быстрее, чем глубокие нейронные сети. Они также проще в интерпретации и отладке, что делает их более доступными для начинающих исследователей в области машинного обучения.
Однако, у простых нейронных сетей есть ограничения в плане сложности задач, которые они могут решить. Они могут иметь недостаточное количество параметров или слоев для решения сложных задач, таких как обработка изображений или естественного языка. В таких случаях более сложные архитектуры, такие как глубокие нейронные сети, могут быть более подходящими.
Таким образом, простые нейронные сети проще устроены и легче в обучении, но они могут быть ограничены в своих возможностях решения сложных задач.