Нейронные сети могут быть различной сложности и устройства, в зависимости от их архитектуры и целей, которые они выполняют. Алгоритм обучения нейронной сети может быть более или менее сложным в зависимости от того, насколько точные и сложные ответы ожидаются от модели.
Однако, если речь идет о том, какая нейронная сеть является наиболее простой в устройстве, то можно выделить такие типы нейронных сетей, как многослойный перцептивный или простая рекуррентная нейронная сеть. Эти типы нейронных сетей имеют относительно простое устройство, состоящее из нескольких слоев нейронов и соединений между ними.
Многослойный перцептивный состоит из входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя. Каждый нейрон в слое связан с нейронами из предыдущего и следующего слоя, и передает взвешенную сумму входных значений через функцию активации. Простая рекуррентная нейронная сеть имеет обратные связи, позволяющие использовать предыдущие состояния для прогнозирования будущих.
Такие типы нейронных сетей легче устроены, чем, например, сверхточные нейронные сети, глубокие нейронные сети или рекуррентные сети более сложной архитектуры. Они могут быть легче в обучении и понимании, что делает их привлекательными для начинающих в области машинного обучения.
Таким образом, если говорить о простоте устройства, то многослойный перцептивный и простая рекуррентная нейронная сеть могут быть примерами нейронных сетей с более простой архитектурой и устройством.