Читать книгу Нейросети. Основы онлайн

Многослойные персептроны способны решать более сложные задачи благодаря возможности обучения скрытых слоев, что позволяет обрабатывать нелинейные зависимости в данных.

1. Однослойные сети

Однослойные нейронные сети – это простейшая форма нейронных сетей, содержащая только входной и выходной слои. Примером такой сети является персептрон. В однослойной сети каждый входной нейрон соединен с каждым выходным нейроном, но отсутствуют скрытые слои. Эти сети используются для простых задач классификации и регрессии, где данные линейно разделимы. Несмотря на свою простоту, однослойные сети ограничены в своей мощности и не могут справляться с задачами, требующими нелинейного разделения данных.

2. Многослойные сети

Многослойные нейронные сети (MLP) включают один или несколько скрытых слоев между входным и выходным слоями. Эти скрытые слои позволяют сети выявлять сложные зависимости и нелинейные отношения в данных. Многослойные персептроны могут решать широкий спектр задач, от классификации до регрессии и прогнозирования. Обучение таких сетей происходит с использованием алгоритма обратного распространения ошибки, который корректирует веса нейронов для минимизации ошибки предсказания. Благодаря скрытым слоям, MLP могут моделировать сложные функции и применять нелинейные преобразования, что делает их значительно более мощными по сравнению с однослойными сетями.

3. Сверточные нейронные сети (CNN)

Сверточные нейронные сети (CNN) предназначены для обработки двумерных данных, таких как изображения. Основное преимущество CNN – способность выявлять пространственные зависимости в данных через использование сверточных слоев. Эти слои применяют фильтры для выделения различных признаков на изображениях, таких как края, текстуры и формы. Слои объединения (пулинга) уменьшают размерность данных, сохраняя важные признаки. CNN широко используются в задачах компьютерного зрения, включая классификацию изображений, распознавание объектов, сегментацию и другие.

4. Рекуррентные нейронные сети (RNN)