Типы сетей:

1. Искусственные нейронные сети (ИНС):

   • Описание: ИНС созданы по образцу человеческого мозга и состоят из взаимосвязанных узлов или «нейронов», организованных слоями. Они обычно используются для таких задач, как распознавание образов, классификация и регрессия.

   • Пример кода (Python – с использованием библиотеки TensorFlow):

     import tensorflow as tf
     
     # Define a simple neural network
     model = tf.keras.models.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_size,)),
      tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
      tf.keras.layers.Dense(output_size, activation='softmax')
     ])
     
     # Compile the model
     model.compile(optimizer='adam',
                loss='categorical_crossentropy',
                metrics=['accuracy'])
     
     # Train the model
     model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

2. Сверточные нейронные сети (CNN):

   • Описание: CNN обычно используются для задач распознавания и обработки изображений. Они предназначены для автоматического и адаптивного изучения пространственной иерархии объектов на основе входных изображений.

   • Пример кода (Python – с использованием библиотеки Keras):

     import keras
     from keras.models import Sequential
     from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
     
     # Define a simple CNN
     model = Sequential()
     model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, 3)))
     model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
     model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
     model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
     model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
     model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
     model.add(Flatten())
     model.add(Dense(64, activation='relu'))
     model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
     
     # Compile the model
     model.compile(optimizer='adam',
                loss='categorical_crossentropy',
                metrics=['accuracy'])
     
     # Train the model
     model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

3. Рекуррентные нейронные сети (RNN):

   • Описание: RNN предназначены для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или естественный язык. Они используют соединения обратной связи для сохранения информации о предыдущих входных данных, что делает их пригодными для таких задач, как моделирование языка и распознавание речи.

   • Пример кода (Python – с использованием библиотеки Keras):

     import keras
     from keras.models import Sequential
     from keras.layers import LSTM, Dense
     
     # Define a simple RNN
     model = Sequential()
     model.add(LSTM(64, input_shape=(timesteps, input_dim)))
     model.add(Dense(output_classes, activation='softmax'))
     
     # Compile the model
     model.compile(optimizer='adam',
                loss='categorical_crossentropy',
                metrics=['accuracy'])
     
     # Train the model
     model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

4. Генераторно-состязательные сети (GAN):

   • Описание: сети GAN состоят из сети-генератора и сети-дискриминатора, которые конкурируют друг с другом. Генератор пытается создать реалистичные выходные данные, а дискриминатор пытается отличить сгенерированные от реальных данных. GAN обычно используются для таких задач, как генерация изображений и синтез данных.

   • Пример кода (Python – с использованием библиотеки TensorFlow):

     import tensorflow as tf
     
     # Define a simple GAN
     generator = tf.keras.models.Sequential([
      # Generator layers...
     ])
     
     discriminator = tf.keras.models.Sequential([
      # Discriminator layers...
     ])
     
     gan = tf.keras.models.Sequential([generator, discriminator])
     
     # Compile the models
     generator.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
     discriminator.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
     gan.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
     
     # Train the GAN
     gan.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)