## Типы искусственных нейронных сетей
Наиболее распространенные типы нейронных сетей:
- Прямого распространения (Feedforward neural networks, FFNN)
- Сверточные (Convolutional neural networks, CNN)
- Рекуррентные (Recurrent neural networks, RNN)
## Прямого распространения (Feedforward neural networks, FFNN)
- Прямолинейный вид нейросетей, при котором соседние узлы слоя не связаны, а
передача информации
осуществляется напрямую от входного слоя к выходному.
- FFNN имеют ограниченную функциональность, поэтому часто используются в
комбинации с сетями других видов.
## Сверточные (Convolutional neural networks, CNN)
- Состоят из слоев пяти типов:
- входного;
- свертывающего;
- объединяющего;
- подключенного;
- выходного.
- Каждый слой выполняет определенную задачу: например, обобщает или соединяет
данные.
- Применение:
- классификация изображений,
- распознавание объектов,
- прогнозирование,
- обработки естественного языка и других задач.
## Рекуррентные (Recurrent neural networks, RNN)
- Используют направленную последовательность связи между узлами.
- Результат вычислений на каждом этапе используется в качестве исходных данных
для следующего.
- Благодаря этому, рекуррентные нейронные сети могут обрабатывать серии событий
во времени или
последовательности для получения результата вычислений.
- Применение:
- языковое моделирование,
- генерация текстов,
- машинный перевод,
- распознавание речи
и других задач.
## Перцептрон