Искусственные нейронные сети бывают различных типов в зависимости от их структуры и функциональности. Основные типы нейронных сетей:
1. Однослойные нейронные сети (Single-layer feedforward networks) - это самый простой тип нейронной сети, который состоит из одного слоя нейронов, обычно соединенных с входами и выходами. Они используются в задачах классификации или аппроксимации функций.
2. Многослойные нейронные сети (Multilayer feedforward networks) - это более сложный тип нейронной сети, которого содержит несколько слоев нейронов, включая скрытые слои. Они способны решать более сложные задачи, такие как распознавание образов или предсказание временных рядов.
3. Рекуррентные нейронные сети (Recurrent neural networks) - это тип нейронных сетей, в которых связи между нейронами могут образовывать циклы. Это делает их способными к анализу последовательных данных, таких как текст или звук.
4. Сверточные нейронные сети (Convolutional neural networks) - это тип нейронных сетей, которые используются для анализа изображений. Они обычно содержат сверточные слои для извлечения признаков из изображения и пулинговые слои для уменьшения размерности.
В зависимости от задачи и доступных данных выбирается подходящий тип нейронной сети для построения модели. Каждый тип нейронной сети имеет свои особенности и предназначен для определенных задач.