Нейронные сети - это математические модели, имитирующие работу человеческого мозга. Они состоят из нейронов, которые соединены между собой с помощью весов, задающих силу взаимодействия между нейронами.
Существует несколько типов нейронных сетей, каждый из которых предназначен для решения определенного типа задач. Одним из самых распространенных типов является многослойная нейронная сеть, состоящая из трех основных слоев: входного, скрытого и выходного. Входной слой принимает данные, скрытые слои обрабатывают информацию и выходной слой выдает результат.
Еще одним типом нейронных сетей являются рекуррентные нейронные сети, которые способны учитывать предыдущие состояния входных данных. Это делает их эффективными для работы с последовательными данными, такими как тексты или временные ряды.
Также стоит упомянуть сверхточные нейронные сети, которые хорошо справляются с задачами компьютерного зрения за счет специальных слоев, обнаруживающих пространственные закономерности в изображениях.
Каждый тип нейронных сетей имеет свои особенности и области применения. Выбор определенной архитектуры зависит от конкретной задачи, с которой необходимо справиться.