Виды нейросетей: CNN, RNN, GAN, Transformer и другие

• 1. Полносвязные нейронные сети (FCN)
• 2. Сверточные нейросети (CNN)
• 3. Рекуррентные нейросети (RNN)
• 4. Генеративные нейросети
• 5. Трансформеры (Transformers)
• 6. Графовые нейросети (GNN)
• 7. Другие типы нейросетей
• Заключение

Нейросети стали основой современных технологий искусственного интеллекта. Однако под этим термином скрывается множество различных архитектур, каждая из которых предназначена для решения определённого круга задач. От распознавания изображений и речи — до генерации новых текстов, музыки и видео.

В этой статье мы разберём основные типы нейросетей:

• полносвязные (FCN),
• сверточные (CNN),
• рекуррентные (RNN, LSTM, GRU),
• генеративные (GAN, VAE),
• трансформеры (Transformer, GPT),
• графовые (GNN),
• специализированные (Capsule networks, SNN и др.).

1. Полносвязные нейронные сети (FCN)

Описание: это базовый тип нейросети, где каждый нейрон одного слоя соединён с каждым нейроном следующего.

Использование: подходят для задач с табличными данными.

Плюсы:

• простая архитектура,
• работает в комбинации с другими типами сетей.

Минусы:

• неэффективны для изображений и последовательностей.

2. Сверточные нейросети (CNN)

Описание: используют свёртки (фильтры), чтобы находить шаблоны в данных — от простых до сложных.

Использование:

• распознавание изображений и видео,
• медицинская диагностика,
• обнаружение объектов.

Плюсы:

• высокая точность на визуальных задачах,
• устойчивость к искажениям.

Минусы:

• не подходят для временных данных без доработки.

3. Рекуррентные нейросети (RNN)

Описание: сохраняют состояние при обработке последовательностей — могут учитывать контекст.

Использование:

• распознавание речи,
• обработка текста,
• анализ временных рядов.

Популярные виды: LSTM, GRU.

Плюсы:

• подходят для последовательных задач,
• обрабатывают контекст.

Минусы:

• сложное обучение,
• проблемы с масштабированием.

4. Генеративные нейросети

4.1 GAN (Generative Adversarial Networks)

Описание: две сети — генератор и дискриминатор — учатся друг у друга, создавая реалистичные данные.

Использование:

• deepfake,
• генерация изображений и видео,
• художественные стилизации.

Плюсы:

• высокое качество генерации,
• востребованность в креативных сферах.

Минусы:

• нестабильность обучения.

4.2 VAE (Variational Autoencoder)

Описание: обучается кодировать данные в компактное пространство и восстанавливать их обратно.

Использование:

• создание новых данных,
• обнаружение аномалий,
• сжатие информации.

5. Трансформеры (Transformers)

Описание: основаны на механизме внимания (attention), который позволяет анализировать последовательности без рекурсии.

Использование:

• обработка и генерация текста,
• перевод,
• мультимодальные ИИ (текст+изображения).

Примеры: GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA.

Плюсы:

• универсальность,
• масштабируемость,
• высокая точность.

Минусы:

• большие вычислительные ресурсы,
• сложность интерпретации.

6. Графовые нейросети (GNN)

Описание: работают с графами — структурой, где данные представлены в виде узлов и связей.

Использование:

• социальные сети,
• химические молекулы,
• анализ компьютерных сетей.

7. Другие типы нейросетей

• Capsule Networks: лучше передают пространственные зависимости в изображениях.
• SNN (Spiking Neural Networks): имитируют биоэлектрические импульсы мозга.
• NeRF (Neural Radiance Fields): создают 3D-сцены по изображениям.

Заключение

Каждая архитектура нейросети имеет свои сильные и слабые стороны. Правильный выбор зависит от задачи: изображения — CNN, текст — Transformers, генерация — GAN/VAE, графы — GNN.

Развитие этих технологий делает искусственный интеллект всё более мощным, универсальным и доступным для различных сфер — от науки до бизнеса.