Для нас нейросети можно представить как "умные программы", которые обучаются на примерах, чтобы решать разные задачи. Вот несколько *простых* видов нейросетей и их применения:
1. Перцептрон
- Простейшая нейросеть, можно считать "первым шагом" в обучении машин. Пытается найти простые закономерности в данных. Например, помогает классифицировать изображения на "собаки" или "кошки".
2. Многослойный перцептрон (MLP)
- Более сложная версия перцептрона с несколькими уровнями. Используется для более сложных задач, таких как распознавание почерка или прогнозирование цен.
3. Сверточные нейросети (CNN)
- Специализированные нейросети для работы с изображениями. Смотрят на части изображения, чтобы понять, что на нем изображено. Например, помогают распознавать лица на фотографиях.
4. Рекуррентные нейросети (RNN)
- Нейросети, которые могут "помнить" информацию из предыдущих шагов. Полезны для обработки текста и речи. Например, помогают переводить текст или распознавать речь.
5. Долгосрочная краткосрочная память (LSTM)
- Разновидность RNN, которая лучше справляется с длинными текстами. Запоминает информацию на более длительные сроки, что помогает в переводе длинных предложений или понимании контекста в тексте.
6. Генеративные состязательные сети (GAN)
- Нейросети, которые могут создавать новые данные, похожие на реальные. Один "художник" (генератор) пытается создать что-то новое, а другой (дискриминатор) оценивает, насколько это похоже на реальные данные. Применяются для создания фальшивых, но реалистичных изображений.
7. Автокодировщики
- Нейросети для упрощения и сжатия данных. Сжимают данные, сохраняя их важные особенности, а затем восстанавливают их. Применяются для уменьшения размера файлов изображений или улучшения качества изображений.
8. Трансформеры
- Современные нейросети для работы с текстом и языком. Обрабатывают текст целиком, что позволяет лучше понимать контекст. Используются в чат-ботах и системах перевода.
Эти нейросети используются в повседневных технологиях, таких как поиск в интернете, социальные сети, виртуальные помощники и многие другие.