Die drei Arten neuronaler Netze sind Feedforward Neural Networks (FNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs). Feedforward-Neuronale Netze sind der einfachste Typ, bei dem Verbindungen zwischen Knoten keine Zyklen bilden. Rekurrente neuronale Netze sind darauf ausgelegt, sequentielle Daten zu verarbeiten, indem sie verborgene Zustände beibehalten, die Informationen aus vorherigen Eingaben erfassen. Faltungs-Neuronale Netze sind auf die Verarbeitung strukturierter Gitterdaten wie Bilder spezialisiert und für ihre Fähigkeit bekannt, Merkmale automatisch zu erkennen.
Zu den drei verschiedenen Arten neuronaler Netze gehören Feedforward-Neuronale Netze, wiederkehrende Neuronale Netze und Faltungs-Neuronale Netze. Jeder Typ hat unterschiedliche Architekturen und wird für unterschiedliche Anwendungen verwendet. Feedforward-Neuronale Netze werden typischerweise für allgemeine Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet. Rekurrente neuronale Netze werden für Aufgaben mit Sequenzen verwendet, beispielsweise für die Vorhersage von Zeitreihen und die Verarbeitung natürlicher Sprache. Faltungs-Neuronale Netze werden zur Bild- und Videoerkennung verwendet.
Ein dreischichtiges neuronales Netzwerk besteht aus einer Eingabeschicht, einer verborgenen Schicht und einer Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht empfängt die Eingabedaten, die verborgene Schicht verarbeitet die Eingabe über gewichtete Verbindungen und die Ausgabeschicht erstellt die endgültige Vorhersage oder Klassifizierung. Jede Schicht besteht aus Neuronen und die Verbindungen zwischen ihnen werden durch Gewichte gekennzeichnet, die während des Trainingsprozesses angepasst werden, um Fehler zu minimieren.
Die drei Komponenten eines neuronalen Netzwerks sind die Eingabeschicht, die verborgenen Schichten und die Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht empfängt Rohdaten und gibt sie an die verborgenen Schichten weiter. Die verborgenen Schichten führen Berechnungen und Merkmalsextraktion durch gewichtete Verbindungen und Aktivierungsfunktionen durch. Die Ausgabeschicht übernimmt die verarbeiteten Daten von den verborgenen Schichten und generiert die endgültige Ausgabe.
Der am häufigsten verwendete Typ eines neuronalen Netzwerks ist das Convolutional Neural Network (CNN). CNNs werden im Bereich Computer Vision häufig für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Gesichtserkennung eingesetzt, da sie beim automatischen Erlernen räumlicher Hierarchien von Merkmalen aus Eingabebildern effektiv sind.