Когда говорят «нейросеть», это не всегда одно и то же. Существуют разные типы нейросетей, и каждая из них подходит для своих задач. Одни работают с изображениями, другие — с текстами, третьи — с временными рядами. Давайте разберёмся, какие типы нейросетей существуют и где они применяются.
Полносвязные нейросети (Fully Connected, FCN)
Это самый базовый и универсальный тип. Как устроены? Каждый нейрон соединён со всеми нейронами следующего слоя.
Где используются:
- Классификация числовых данных.
- Обработка табличных данных.
- Простые задачи на предсказание.
Плюсы: просто устроены.
Минусы: плохо справляются с изображениями и текстами.
Свёрточные нейросети (Convolutional Neural Networks, CNN)
Идеальны для работы с изображениями. Как устроены? Они обрабатывают картинку «по частям», выделяя ключевые элементы: края, формы, объекты.
Где используются:
- Распознавание лиц и объектов.
- Медицинская диагностика по снимкам.
- Машинное зрение в автопилотах.
- Обработка видео.
Плюсы: точность и устойчивость.
Минусы: сложны для текстов и последовательностей.
Рекуррентные нейросети (RNN)
Созданы для последовательной информации, где важен порядок. Как устроены? Они «помнят» предыдущие шаги и используют их для предсказания следующего. Это позволяет учитывать контекст.
Где используются:
- Распознавание речи.
- Синтез текста.
- Перевод.
- Анализ временных рядов (финансы, IoT).
Плюсы: работают с контекстом.
Минусы: склонны к «забывчивости» на длинных входах.
LSTM и GRU — улучшенные RNN
Это разновидности рекуррентных сетей, которые лучше запоминают важную информацию и «фильтруют» шум.
Где используются:
- Генерация текста.
- Прогнозирование временных данных.
- Моделирование поведения пользователя.
Они преодолели главный минус классических RNN — невозможность «удерживать» длинный контекст.
Трансформеры (Transformers)
Самые передовые архитектуры. Именно они лежат в основе ChatGPT, BERT, Claude и других современных ИИ. Как устроены? Работают с текстом параллельно, а не по очереди, и используют механизм внимания (attention), чтобы понимать, какие слова важны в контексте.
Где используются:
- Обработка и генерация текста.
- Перевод.
- Чат-боты.
- Поиск.
- Генерация кода.
Плюсы: высокая скорость, точность, способность к масштабированию.
Минусы: ресурсоёмкие и сложные в обучении.
Генеративные нейросети (GAN и Diffusion)
Это сети, которые создают новый контент: изображения, музыку, тексты.
GAN (Generative Adversarial Network):
Работают как соревнование между двумя нейросетями — одна создаёт, вторая проверяет.
Diffusion models (например, DALL·E, Midjourney):
Генерируют изображение пошагово, начиная с шума.
Где используются:
- Создание иллюстраций.
- Deepfake.
- Анимации и видео.
- Ретушь и апскейлинг фото.
Нет универсальной нейросети. Каждый тип имеет своё назначение:
- CNN — для картинок.
- RNN, LSTM — для текста и времени.
- Transformers — для сложного понимания контекста.
- GAN и Diffusion — для творчества и генерации.
Понимание различий помогает лучше использовать нейросети в задачах бизнеса, образования, науки или творчества.
