Trzy typy sieci neuronowych to sieci neuronowe z wyprzedzeniem (FNN), rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i splotowe sieci neuronowe (CNN). Sieci neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym to najprostszy typ, w którym połączenia między węzłami nie tworzą cykli. Rekurencyjne sieci neuronowe są zaprojektowane do obsługi danych sekwencyjnych poprzez utrzymywanie ukrytych stanów, które przechwytują informacje z poprzednich wejść. Konwolucyjne sieci neuronowe specjalizują się w przetwarzaniu ustrukturyzowanych danych siatkowych, takich jak obrazy, i są znane ze swojej zdolności do automatycznego wykrywania cech.
Trzy różne typy sieci neuronowych obejmują sieci neuronowe z wyprzedzeniem, sieci neuronowe rekurencyjne i sieci neuronowe splotowe. Każdy typ ma odrębną architekturę i jest używany do różnych zastosowań. Sieci neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym są zwykle używane do zadań klasyfikacji ogólnej i regresji. Rekurencyjne sieci neuronowe są wykorzystywane do zadań obejmujących sekwencje, takich jak prognozowanie szeregów czasowych i przetwarzanie języka naturalnego. Do rozpoznawania obrazów i wideo wykorzystywane są konwolucyjne sieci neuronowe.
Trójwarstwowa sieć neuronowa składa się z warstwy wejściowej, warstwy ukrytej i warstwy wyjściowej. Warstwa wejściowa odbiera dane wejściowe, warstwa ukryta przetwarza dane wejściowe poprzez połączenia ważone, a warstwa wyjściowa tworzy ostateczną prognozę lub klasyfikację. Każda warstwa składa się z neuronów, a połączenia między nimi charakteryzują się wagami, które są dostosowywane w procesie uczenia, aby zminimalizować błąd.
Trzy elementy sieci neuronowej to warstwa wejściowa, warstwy ukryte i warstwa wyjściowa. Warstwa wejściowa otrzymuje surowe dane i przekazuje je warstwom ukrytym. Warstwy ukryte wykonują obliczenia i wyodrębniają cechy poprzez połączenia ważone i funkcje aktywacji. Warstwa wyjściowa pobiera przetworzone dane z warstw ukrytych i generuje ostateczny wynik.
Najczęściej stosowanym typem sieci neuronowej jest splotowa sieć neuronowa (CNN). Sieci CNN są szeroko stosowane w dziedzinie widzenia komputerowego do zadań takich jak klasyfikacja obrazu, wykrywanie obiektów i rozpoznawanie twarzy ze względu na ich skuteczność w automatycznym uczeniu się przestrzennych hierarchii cech na podstawie obrazów wejściowych.