Классификация нейронных сетей

Полносвязная нейронная сеть: каждый нейрон передает выходной сигнал всем нейронам, включая самого себя. Все входные сигналы поступают ко всем нейронам.
Слоистая нейронная сеть: нейроны располагаются в отдельных слоях, где нейроны одного слоя связаны с нейронами другого слоя.
- Однослойные сети: сигнал от входного слоя сразу передаётся на выходной.
- Многослойные сети: между входным и выходным слоями располагаются скрытые слои, выполняющие вычисления.

Сети прямого распространения (однонаправленные): сигнал движется от входного слоя к выходному без обратного направления.
Рекуррентные нейронные сети: имеют внутреннюю память, сохраняющую исходные и предыдущие данные для обработки последовательностей.

Обучение с учителем: полные размеченные данные, где каждому примеру соответствует правильный ответ. Используется, например, для распознавания изображений.
Обучение без учителя: нейросеть самостоятельно находит признаки для разделения объектов на классы, применяется в кластеризации.
Обучение с подкреплением: сеть обучается на необработанных данных в взаимодействии с окружающей средой, выбирая действия для максимизации вознаграждения методом проб и ошибок.

Бинарные нейронные сети: работают только с двоичными сигналами (0 и 1).
Нейронные сети для действительных чисел: принимают сигналы в виде вещественных чисел.

Однородные нейронные сети: все нейроны используют одну и ту же функцию активации.
Гибридные нейронные сети: нейроны могут иметь разные функции активации.

Классификация нейронных сетей включает рассмотренные каверзные аспекты, позволяющие понять разнообразие их архитектур и моделей обучения.

Разделение нейронных сетей осуществляется по нескольким критериям: топология, характер связи, подход к обучению, вид входящего сигнала и структура сети.

Полносвязная нейронная сеть: каждый нейрон передаёт выходной сигнал всем нейронам, включая самого себя, обеспечивая полное соединение между ними.
Слоистая нейронная сеть: организована в виде отдельных слоёв, где нейроны одного слоя связаны с нейронами следующего слоя.
Однослойные сети: выходной сигнал передаётся непосредственно от входного слоя к выходному без промежуточной обработки.
Многослойные сети: между входным и выходным слоями имеются скрытые слои, которые выполняют вычислительные операции и обработку данных.

Сети прямого распространения: сигнал перемещается только в одном направлении — от входного слоя к выходному, без обратной связи.
Рекуррентные нейронные сети: обладают внутренней памятью, которая сохраняет предшествующую информацию, что позволяет обрабатывать последовательности данных.

Обучение с учителем: применяется на размеченных данных, где известны правильные ответы для каждого примера, например, в задачах распознавания изображений.
Обучение без учителя: сеть самостоятельно выявляет признаки и образует классы, используется в задачах кластеризации.
Обучение с подкреплением: сеть обучается взаимодействуя с окружением и применяя методы проб и ошибок для достижения максимального вознаграждения.

Бинарные нейронные сети: работают исключительно с двоичными сигналами, принимая значения только 0 и 1.
Нейронные сети для действительных чисел: способны обрабатывать входные сигналы, представленные вещественными числами.

Однородные нейронные сети: все нейроны используют одну и ту же функцию активации, что упрощает процесс работы сети.
Гибридные нейронные сети: нейроны могут применять различные функции активации, что повышает гибкость и адаптивность модели.