Рекуррентные нейронные сети (РНС) – это тип искусственных нейронных сетей, предназначенных для обработки последовательных данных. В отличие от нейронных сетей с прямой передачей, РНС имеют контур обратной связи, который позволяет передавать информацию от одного шага последовательности к следующему. Этот контур обратной связи позволяет сети сохранять память о предыдущих входах и производить выходы, которые зависят не только от текущего входа, но и от предыдущих входов.

Архитектура типичной РНС состоит из входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. Однако, в отличие от нейронных сетей с прямой передачей, скрытый слой в RNN разработан таким образом, чтобы принимать входные данные не только от предыдущего слоя, но и от предыдущего временного шага. Это позволяет сети сохранять состояние или память о предыдущих входах,, что может быть полезно для таких задач, как предсказание следующего слова в предложении или следующего значения во временном ряду.

РНС обучаются с помощью обратного распространения во времени, что является расширением алгоритма обратного распространения, используемого в фидфорвардных нейронных сетях. Он предполагает вычисление градиента функции потерь относительно весов на каждом временном шаге, а затем обновление весов с помощью алгоритма оптимизации.

Одной из проблем РНС является проблема исчезающих и взрывающихся градиентов, которые могут возникать, когда градиенты в сети становятся слишком маленькими или слишком большими. Это может затруднить обучение глубоких РНС с большим количеством слоев. Для решения этой проблемы было разработано несколько разновидностей РНС, таких как сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) и управляемые рекуррентные блоки (GRU), которые предназначены для лучшей обработки долгосрочных зависимостей в последовательных данных.

РНС находят широкое применение, в частности, в обработке естественного языка, распознавании речи, создании подписей к изображениям, прогнозировании цен на акции. Они особенно хорошо подходят для задач, в которых используются последовательные или временные данные, где выход зависит не только от текущего входа, но и от предыдущих входов.

Конволюционные нейронные сети (КНС) – это тип искусственных нейронных сетей, предназначенных для обработки данных с решетчатой структурой, таких как изображения или видео. Они особенно эффективны для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений.

Архитектура типичной CNN состоит из входного слоя, нескольких сверточных слоев, нескольких объединяющих слоев и одного или нескольких полностью связанных слоев. В сверточных слоях сеть применяет набор фильтров или ядер к входному изображению для извлечения особенностей. Каждый фильтр выполняет операцию свертки, которая заключается в умножении значений в небольшом окне входного изображения на веса фильтра и последующем суммировании результатов. Этот процесс повторяется для всех окон входного изображения, в результате чего получается новая карта признаков.

Слои объединения используются для уменьшения размерности карт признаков путем их понижающей выборки. Это помогает сделать сеть более устойчивой к изменениям входных данных, таким как изменения положения или ориентации. Наиболее распространенной операцией объединения является максимальное объединение, которое выбирает максимальное значение в каждом окне карты признаков.

Полностью связанные слои используются для получения конечного результата работы сети, например, предсказания или классификации. Эти слои аналогичны слоям в нейронной сети с прямой передачей и используются для объединения признаков, извлеченных конволюционным и объединяющим слоями, в единый вектор.

CNN обычно обучаются с помощью методов контролируемого обучения, при котором сети предъявляется набор помеченных примеров, а веса связей настраиваются так, чтобы минимизировать разницу между предсказанным выходом и фактическим выходом. Этот процесс обычно выполняется с помощью обратного распространения, которое включает в себя вычисление градиента функции потерь относительно весов, а затем обновление весов с помощью алгоритма оптимизации.

Одним из основных преимуществ CNN является их способность автоматически узнавать особенности из входных данных, без необходимости ручной разработки особенностей. Это делает их хорошо подходящими для таких задач, как распознавание изображений, где визуальные признаки, необходимые для классификации, трудно определить вручную. Кроме того, CNN обладают высокой параллелизуемостью и могут обучаться на больших наборах данных с помощью графических процессоров, что делает их хорошо подходящими для крупномасштабных приложений машинного обучения.

Глубокие нейронные сети (ГНС) – это тип искусственных нейронных сетей, которые имеют несколько слоев нейронов между входным и выходным слоями. Эти слои обычно называются скрытыми слоями, а количество скрытых слоев в ГНС может варьироваться от нескольких до сотен или даже тысяч, в зависимости от сложности решаемой задачи.

Архитектура типичной ГНК состоит из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Каждый слой состоит из набора нейронов, которые соединены с нейронами предыдущего и следующего слоев набором весов. В процессе обучения веса настраиваются таким образом, чтобы минимизировать разницу между прогнозируемым выходом сети и фактическим выходом.