.gif)
Convolutional Neural Network (CNN): они используются для анализа изображений и распознавания объектов. Они работают с изображениями, применяя фильтры и слои карт признаков для улучшения распознавания объектов. Примеры применения: распознавание жестов, обнаружение объектов на дороге для автомобильных вычислительных систем.
Recurrent Neural Network (RNN): они используются для анализа последовательных данных, таких как текст или временные ряды. Они имеют циклическую структуру, что позволяет им помнить информацию о предыдущих шагах. Примеры применения: генерация текста, анализ эмоциональной окраски текста.
Artificial Neural Network (ANN): это общий термин для нейронных сетей, которые моделируют функционирование нервных систем. Они используются для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, обнаружение аномалий и генерация. ANN состоит из нескольких слоев нейронов, каждый из которых вычисляет весовую сумму входных данных и применяет функцию активации. Слои могут быть полносвязными, сверточными или рекуррентными.
Recurrent Neural Networks (RNNs) RNNs — это особый вид нейронных сетей, которые используются для обработки последовательностей, таких как текст, временные ряды или видео. Они используют память для хранения информации о предыдущих шагах, что позволяет им учитывать контекст при предсказании будущих шагов.
Generative Adversarial Networks (GANs) GANs — это двухслойная нейронная сеть, состоящая из генератора и дискриминатора. Генератор пытается создать искусственные данные, следуя заданному распределению, в то время как дискриминатор пытается определить, являются ли данные реальными или сгенерированными. Эти две модели постоянно конкурируют и обучаются друг на друге, чтобы улучшить свою эффективность. ГАНы используются для генерации изображений, звука, текста и т.д.
Long Short-Term Memory (LSTM) Networks: это вариант RNN, который использует память для прогнозирования данных в последовательности. Они помогают улучшить прогнозирование, учитывая данные из прошлых временных интервалов.
Autoencoders — это однослойные нейронные сети, используемые для выделения значимых признаков в данных. Они обучаются на входных данных и пытаются восстановить их, используя только самые важные характеристики. Это может использоваться для уменьшения размерности данных и визуализации нейронных сетей.
Recurrent Neural Network (RNN): они используются для анализа последовательных данных, таких как текст или временные ряды. Они имеют циклическую структуру, что позволяет им помнить информацию о предыдущих шагах. Примеры применения: генерация текста, анализ эмоциональной окраски текста.
Artificial Neural Network (ANN): это общий термин для нейронных сетей, которые моделируют функционирование нервных систем. Они используются для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, обнаружение аномалий и генерация. ANN состоит из нескольких слоев нейронов, каждый из которых вычисляет весовую сумму входных данных и применяет функцию активации. Слои могут быть полносвязными, сверточными или рекуррентными.
Recurrent Neural Networks (RNNs) RNNs — это особый вид нейронных сетей, которые используются для обработки последовательностей, таких как текст, временные ряды или видео. Они используют память для хранения информации о предыдущих шагах, что позволяет им учитывать контекст при предсказании будущих шагов.
Generative Adversarial Networks (GANs) GANs — это двухслойная нейронная сеть, состоящая из генератора и дискриминатора. Генератор пытается создать искусственные данные, следуя заданному распределению, в то время как дискриминатор пытается определить, являются ли данные реальными или сгенерированными. Эти две модели постоянно конкурируют и обучаются друг на друге, чтобы улучшить свою эффективность. ГАНы используются для генерации изображений, звука, текста и т.д.
Long Short-Term Memory (LSTM) Networks: это вариант RNN, который использует память для прогнозирования данных в последовательности. Они помогают улучшить прогнозирование, учитывая данные из прошлых временных интервалов.
Autoencoders — это однослойные нейронные сети, используемые для выделения значимых признаков в данных. Они обучаются на входных данных и пытаются восстановить их, используя только самые важные характеристики. Это может использоваться для уменьшения размерности данных и визуализации нейронных сетей.
