Современные искусственные нейронные сети могут включать в себя различное количество нейронов, в зависимости от их архитектуры, цели использования и требуемой точности работы. Например, простейшие нейронные сети, такие как перцептивный, могут содержать всего несколько десятков или сотен нейронов, в то время как более сложные глубокие нейронные сети, используемые для обработки изображений или текстов, могут содержать миллионы или даже миллиарды нейронов.
Количество нейронов в нейронной сети зависит также от слоев сети. Например, в типичной сверхточной нейронной сети для обработки изображений может быть несколько слоев свертки, пудинга и полно связных слоев, каждый из которых содержит различное количество нейронов.
Определение оптимального количества нейронов для конкретной задачи является сложным процессом, требующим опыта и экспериментов. Слишком малое количество нейронов может привести к недостаточной точности модели, а слишком большое количество может привести к переобучению и излишним вычислительным затратам.
Таким образом, количество нейронов включаемых в современные искусственные нейронные сети может значительно варьироваться и определяется конкретной задачей, на которую направлена сеть, а также доступными вычислительными ресурсами.