Существует огромное количество архитектура нейронных сетей, и новые конфигурации появляются постоянно в связи с развитием технологий и исследований в области машинного обучения. Начиная с классических моделей, таких как перцептивный и многослойные нейронные сети, до более сложных архитектура, таких как сверхточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, глубокие нейронные сети и генеративное-состязательные сети.
Каждая из этих архитектура имеет свои особенности и предназначена для решения определенных задач. Например, сверхточные нейронные сети хорошо справляются с задачами компьютерного зрения, а рекуррентные нейронные сети используются для обработки последовательных данных, таких как тексты или аудио файлы.
С развитием технологий и исследований по машинному обучению появляются новые архитектуры нейронных сетей, которые выходят за рамки традиционных моделей и позволяют решать более сложные задачи. Например, глубокие нейронные сети состоят из большого количества слоев и позволяют обучать модели на больших объемах данных.
Таким образом, можно сказать, что число архитектура нейронных сетей постоянно растет, и каждая из них имеет свои особенности и применение в конкретных сферах. Важно следить за новыми тенденциями и исследованиями в этой области, чтобы эффективно применять нейронные сети в различных задачах.