Какие знаешь типы нейронных сетей

Основные типы нейронных сетей:

1. Полносвязные (FNN) — базовый тип, где каждый нейрон связан со всеми нейронами следующего слоя.

from tensorflow.keras import Sequential, layers
model = Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

2. Сверточные (CNN) — для обработки изображений, используют фильтры для выявления паттернов.

model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))

3. Рекуррентные (RNN, LSTM, GRU) — для последовательностей (текст, временные ряды), учитывают контекст.

4. Трансформеры — основаны на механизме внимания (например, BERT, GPT), эффективны для NLP.

5. Автокодировщики (Autoencoders) — для сжатия и восстановления данных, включая генеративные модели (VAE).

6. GAN (Generative Adversarial Networks) — две сети (генератор и дискриминатор) соревнуются, создавая реалистичные данные.

7. Графовые (GNN) — работают с графами (соцсети, молекулы).

Выбор зависит от задачи: CNN — изображения, RNN/трансформеры — текст, GAN — генерация.