Одним из типов нейронных сетей, который содержит большое количество слоев нейронов, является глубокое обучение (deep learning). Глубокие нейронные сети включают в себя множество слоев, через которые данные проходят, постепенно все больше и больше анализируя и извлекая различные уровни признаков.
Этот тип нейронной сети успешно применяется во многих областях, таких как обработка изображений, распознавание речи, обнаружение мошенничества, медицинская диагностика и другие. Особенностью глубоких нейронных сетей является их высокая способность к извлечению скрытых зависимостей и шаблонов из данных, что позволяет им создавать сложные модели и делать прогнозы с высокой точностью.
Однако, такие нейронные сети требуют большого количества вычислительных ресурсов и времени на обучение, а также аккуратной настройки параметров модели. Проблемой также может быть переобучение, когда модель изучает данные настолько глубоко, что начинает выделять шумы и нерелевантные для обучающей выборки особенности.
Тем не менее, благодаря своей мощности и способности решать сложные задачи, глубокие нейронные сети остаются одним из самых перспективных и широко применяемых типов нейронных сетей в современном мире.