Существует несколько основных видов нейронных сетей, которые различаются по архитектуре и специфике задач, которые они могут решать.
1. Многослойные персептроны (MLP) - это самый простой тип нейронных сетей, состоящий из нескольких слоев нейронов, каждый из которых связан с нейронами следующего слоя. MLP используются для решения задач классификации и регрессии.
2. Сверточные нейронные сети (CNN) - этот тип нейронных сетей хорошо подходит для работы с изображениями, так как они способны распознавать шаблоны в данных. CNN используются в компьютерном зрении, распознавании образов и других задачах, где пространственная структура имеет значение.
3. Рекуррентные нейронные сети (RNN) - эти сети способны обрабатывать последовательные данные, такие как тексты, временные ряды и аудиоданные. RNN имеют память о предыдущих входах, что делает их эффективными для задач, где контекст имеет значение.
4. Сети долгой краткосрочной памяти (LSTM) - это вид RNN, который специально разработан для борьбы с проблемой затухания градиентов в длинных последовательностях. LSTM используются для задач обработки естественного языка, машинного перевода и других приложений, где важна долгосрочная зависимость.
Это лишь небольшая часть видов нейронных сетей, существует еще множество других конфигураций и архитектур, которые применяются в различных областях и для решения различных задач. Однако, вышеперечисленные виды являются наиболее распространенными и широко используемыми в современных исследованиях и прикладных разработках.