Convolutional Neural Network (CNN): они используются для анализа изображений и распознавания объектов. Они работают с изображениями, применяя фильтры и слои карт признаков для улучшения распознавания объектов. Примеры применения: распознавание жестов, обнаружение объектов на дороге для автомобильных вычислительных систем.

Recurrent Neural Network (RNN): они используются для анализа последовательных данных, таких как текст или временные ряды. Они имеют циклическую структуру, что позволяет им помнить информацию о предыдущих шагах. Примеры применения: генерация текста, анализ эмоциональной окраски текста.

Artificial Neural Network (ANN): это общий термин для нейронных сетей, которые моделируют функционирование нервных систем. Они используются для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, обнаружение аномалий и генерация. ANN состоит из нескольких слоев нейронов, каждый из которых вычисляет весовую сумму входных данных и применяет функцию активации. Слои могут быть полносвязными, сверточными или рекуррентными.

Recurrent Neural Networks (RNNs) RNNs — это особый вид нейронных сетей, которые используются для обработки последовательностей, таких как текст, временные ряды или видео. Они используют память для хранения информации о предыдущих шагах, что позволяет им учитывать контекст при предсказании будущих шагов.

Generative Adversarial Networks (GANs) GANs — это двухслойная нейронная сеть, состоящая из генератора и дискриминатора. Генератор пытается создать искусственные данные, следуя заданному распределению, в то время как дискриминатор пытается определить, являются ли данные реальными или сгенерированными. Эти две модели постоянно конкурируют и обучаются друг на друге, чтобы улучшить свою эффективность. ГАНы используются для генерации изображений, звука, текста и т.д.

Long Short-Term Memory (LSTM) Networks: это вариант RNN, который использует память для прогнозирования данных в последовательности. Они помогают улучшить прогнозирование, учитывая данные из прошлых временных интервалов.

Autoencoders— это однослойные нейронные сети, используемые для выделения значимых признаков в данных. Они обучаются на входных данных и пытаются восстановить их, используя только самые важные характеристики. Это может использоваться для уменьшения размерности данных и визуализации нейронных сетей.

Отрисовка документов:prostootrisovka_one с 10 утра до 11 вечера!

Это для профессиональной работы нейросети, как я думаю. Я лично пользуюсь нейросетями, но другими. На сайте Myheritage есть очень приличная нейросеть для обработки фото. Лица на фото становятся более детализированными, и при этот на фотографии мы видим того же человека. Некоторые другие сети делают из людей не пойми кого (совсем другого человека). Чатом GPT иногда пользуюсь. И кое-какими нейросетями для дорисовки фото. "Кандинского" сейчас пробовал, но результат не очень.

Спасибо за подробную информацию которая может пригодится многим людям для упрощения в работе что поможет разгрузить час роботы людей.

Сжатый мануал по архитектурам зачётный, для повторения самое то. Но вот последний абзац про отрисовку доков от prostootrisovka вообще мимо темы.

Самые интересные как по мне это GANs, как будто работают два человека и исправляют друг друга в проектах.. Да и точность у них побольше из-за этого!

Ребят, а GANы это типа как два нейросетевых "соперника", которые друг друга учат? Как это работает, если коротко? И реально с ними лучше выходят картинки? Просто я в этом пока совсем новичок.

GANы реально забавная штука — да, типа два соперника, которые друг друга обманывают и учат. Один рисует «фейковые» картинки, другой пытается понять, где правда, где нет. За счёт этого и выходят достаточно крутые и порой очень реалистичные результаты. Раньше такого и в мечтах не было!

ГАНы — это как школьники, спорят, кто лучше нарисует, и подгоняют друг друга. Получается иногда даже круче, чем у профи! Хотя я пока думаю, что разбираться в них — это искусство для терпеливых)

Ну, не всё так просто с этими GANами, как кажется. Да, они разделены на две части и соревнуются, но порой процесс нестабилен и требует много подстройки. Реальные крутые результаты — это редко и чаще после долгих экспериментов, а не «прямо из коробки». Так что не стоит думать, что всё просто и всегда красиво получается.

Похоже, GANы — это реально хитрая штука, где две нейросети по очереди учатся друг у друга и подталкивают к лучшему результату. Думаю, поэтому картинки получаются иногда очень крутыми, и даже с первого раза — хотя, наверное, надо долго крутить настройки, чтобы всё нормально заработало. Такой себе двоичный бой для тренировки, и это прикольно выглядит снаружи.