Основываясь на достижениях компьютерной науки, нейронные сети все больше используются для решения целого ряда практических задач, от анализа больших объемов данных до подбора сходных фотографий, интернет-магазины применяют нейронные сети для фрагментации клиентской аудитории и рекомендации товаров и услуг, искусственный интеллект использует их для понимания людей и для исследования высоких уровней абстракции. Существует разные типы нейросетей, обладающие различными преимуществами для решения различных задач.

С пониманием типов нейросетей нам прежде всего нужно предложить нейронную сеть. Она представляет собой социальную систему компьютерных модулей, называемых нейронами. Эти компоненты могут объединяться в несколько слоев, в каждом из которых заключается свое предназначение. Для каждого слоя вычисляется матрица весов, отвечающая за правила интерпретации действий входных данных. Основа нейросети заключается в принятии действий путем подсчета всех поступающих сигналов.

Исходя из структуры связей, различные типы нейросетей могут выделяться в основные группы. Первым наиболее распространенным типом является персептрон. Он состоит из входного слоя, обработки и выходного слоя. С полученным набором данных синаптические соединения задаются и далее нейроння сеть пытается максимизировать выходное значение путем изменения архитектуры и веса. Таким образом, нейросеть может делать правильные оценки самостоятельно.

Другой основной тип - искусственная нейронная сеть (ANN). Она имеет архитектуру многослойной сети и делает выдачу путем применения к входным данным процесса машинного обучения. В качестве основного понятия применяются backpropagation - процесс подстройки весов с помощью обратного распространения ошибки. Кроме того, можно применять разные алгоритмы для извлечения правильной информации из исходных данных.

Третьим типом нейросети являются глубокие нейронные сети (DNN). Это тип нейросети, который использует большое количество слоев, превосходящее аналогичное множество простых нейронных сетей. Кроме того, он имеет глубину меньшую, чем самые известные архитектуры глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети, алгоритмы глубокого обучения и предыдущие версии архитектуры связей. Для использования в DNN часто применяется множество слоёв, между которыми устанавливаются связи. Также сеть может быть обучена с помощью метода обратного распространения ошибки, который был предложен исследователями задолго до внедрения в архитектуру параметров DNN.

В представленном анализе даны основные характеристики трех видов нейросетей, хотя точное описание их различия будет зависеть от параметров, которые будут использоваться. Для использования нейросетей для решения определенной задачи важно понимать, для чего и какие типы будут лучше соответствовать конкретным задачам и почему. Для применения наиболее эффективной нейросети необходимы глубокое знание НС, сетей и алгоритмов, чтобы сделать правильные выводы.