Вот несколько методов создания нейронной сети:

1. Многослойный перцептрон (MLP): MLP — это базовый тип нейронной сети, состоящей из нескольких слоев взаимосвязанных перцептронов. Он используется как для задач регрессии, так и для задач классификации.

2. Сверточная нейронная сеть (CNN): CNN в основном используется для анализа изображений и видео. Он использует сверточные слои для автоматического изучения пространственных иерархий на основе входных данных.

3. Рекуррентная нейронная сеть (RNN): RNN предназначена для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или естественный язык. Он использует повторяющиеся соединения для сохранения информации о предыдущих входных данных.

4. Долгая краткосрочная память (LSTM): LSTM — это специализированный тип RNN, который решает проблему исчезновения градиента. Он эффективно фиксирует долгосрочные зависимости в последовательных данных.

5. Генеративно-состязательная сеть (GAN): GAN — это структура, состоящая из двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора, которые конкурируют друг с другом. GAN обычно используются для создания реалистичных данных, таких как изображения, видео и текст.

6. Обучение с подкреплением (RL): RL предполагает обучение агентов принятию решений в среде для максимизации вознаграждения. Глубокое обучение с подкреплением сочетает в себе алгоритмы RL с глубокими нейронными сетями для обработки многомерных пространств состояний.

7. Самоорганизующиеся карты (SOM). SOM — это метод обучения без учителя, который отображает входные данные в сетку меньшей размерности. Это полезно для визуализации и кластеризации многомерных данных.

8. Автокодеры. Автоэнкодеры — это нейронные сети, используемые для неконтролируемого обучения и уменьшения размерности. Они стремятся реконструировать входные данные, что позволяет им изучить значимые представления.

9. Трансферное обучение. Трансферное обучение предполагает использование предварительно обученных нейронных сетей для решения одной задачи и их применение к аналогичной задаче. Это помогает в случаях с ограниченными данными или вычислительными ресурсами.

10. Глубокое обучение с подкреплением. Deep RL сочетает в себе глубокие нейронные сети с методами обучения с подкреплением, что позволяет агентам изучать сложное поведение непосредственно на основе необработанных сенсорных данных.