1. Полносвязные нейронные сети - это самый простой тип нейросети, в котором каждый нейрон каждого слоя соединен со всеми нейронами предыдущего и следующего слоя. Этот тип нейронной сети широко применяется для задач классификации и регрессии.
2. Сверточные нейронные сети (CNN) - этот тип сети специально разработан для работы с изображениями. Они используют слои свертки для выделения различных признаков изображений. CNN эффективно применяются в задачах распознавания образов, детекции объектов и сегментации изображений.
3. Рекуррентные нейронные сети (RNN) - в этих сетях есть обратная связь, что позволяет им работать с последовательными данными, такими как тексты, временные ряды и аудио. RNN хорошо подходят для задач машинного перевода, временного ряда и анализа текста.
4. Глубокие нейронные сети (DNN) - это сети с большим количеством слоев, как правило, более 3-х слоев. Глубокие сети могут обучаться на больших объемах данных и имеют возможность выявлять сложные зависимости в данных. Они широко используются в области обработки естественного языка, компьютерного зрения и многих других областях.
Это лишь небольшой обзор основных типов нейронных сетей, существует еще множество других типов и их модификаций, каждый из которых оптимизирован для конкретных задач.