Нейросети - виды

Нейросети — это программные модели, созданные на основе структуры и принципов работы биологического мозга. Они состоят из искусственных нейронов, которые связаны между собой и могут передавать сигналы, что позволяет нейросети обучаться на данных и решать различные задачи. Некоторые виды нейросетей: полносвязные (FCNN), свёрточные (CNN), рекуррентные (RNN) и генеративные (GAN).

#1 Нейронные сети для начинающих. Решение задачи классификации Ирисов Фишера / Хабр

Полносвязные (FCNN)

Каждый нейрон одного слоя соединён со всеми нейронами следующего слоя. Такая архитектура позволяет эффективно моделировать сложные зависимости между признаками входных данных и выдавать на выходе прогнозные значения.

Применение: полносвязные сети используют для задач классификации и регрессии. Например, в задачах сентимент-анализа FCNN могут применяться для предсказания тональности текстов на основе заранее сформированных признаков.

Ограничение: полносвязные сети рассматривают входные данные как набор независимых признаков и не учитывают последовательность слов в тексте.

Свёрточные (CNN)

Специализированы на обработке данных с пространственной структурой, таких как изображения, видео и даже аудиосигналы.

Особенности:

Используют математическую операцию свёртки, которая позволяет выделять локальные признаки в данных.

Имитаруют организацию зрительной коры головного мозга, где отдельные нейроны реагируют на стимулы только в ограниченной области поля зрения.

• Инструментальные средства и задачи, решаемые экспертной системой
  В своей статье [Clancey, 1985] Кленси отметил, что хотя языки, базирующиеся на правилах, такие как EMYCIN, и не учитывают многих свойств предложенной им модели эвристической классификации, все же они являются достаточно подходящими инструментами для задач классификации, в частности задач диагностики. Хотя вразрез с рекомендациями Кленси ни система MYCIN, ни системы, базирующиеся на EMYCIN
  
  
• Адаптивные нейросети
  Применение нейронных сетей для обработки финансово-экономических данных предприятий сопряжено с рядом трудностей. В некоторых случаях входные данные соотносятся с желаемыми выходными данными либо могут быть охарактеризованы
  
  
• Ассоциативные сети и системы фреймов
  Для описания многих видов абстрактных данных в информатике вообще и в теории искусственного интеллекта, в частности, очень широко используется терминология, заимствованная из теории графов. Следующие определения приведены здесь для того, чтобы показать, как эти заимствованные термины трактуются при описании структурированных объектов
  
  
• Гибридные системы
  Методы обучения, которые рассматривались в главе 20 (пространство версий и IDЗ), иногда называют методами, основанными на подобии (similarity-based). Реализация обучения на основе этих методов требует обработки больших объемов информации — позитивных и негативных примеров, — из которой извлекаются характерные свойства нового концепта
  
  
• Логические нейронные сети
  Высказыванию о событии (далее - просто высказывание, считая событие и высказывание о нем синонимами) можно поставить в соответствие переменную, которая в рамках булевой концепции может принимать значение ИСТИНА (1) или ЛОЖЬ (0)
  
  
• Сети доверия
  В теории Демпстера—Шефера т — это функция присвоения базовых вероятностей (bра — basic probability assignment), которая определена на множестве 2O значений из интервала [0,1]
  
  

---

---