Les types de trois de les réseaux de neurones leseaux de neurones à la direde d'action (FNN), les réeaux de neurones (RNN) et les les réseaux de neurones (CNN). Les RÉSEAUX DE Neurones FeedForward Sont le Type le Plus Simple, dans Lequel Les Connexions Entre Les Nœuds ne Forment Pas de cycles. Les Réseaux de Neurones Récurrentes Sont conçus pour Gérer des Donnés Séquentilles en Maintenant des ÉTats Caches Qui capturent les Informations des entrées Précédentes. Les Réseaux de Neurones Convolutifs Sont Spécialisés dans Le Traitement des Donnés de Grille Structures Telles que les Images et Sont Connus pour Leur Capacité à Detecter automatisement les caractériques.
Les Types de différences de Trois de RÉSEaux de neurones comprennent les réseaux de neurones à l'action Direte, les réseaux de neurones récurrents et les réseaux de neurones convaincurs. Type de chaque Possonde des Architectures distinctes et est utilisées pour des applications diffurentes. Les Réseaux de Neurones FeedForward Sont Généralement utilisés pour les tâches Générales de Classification et de Regression. Les Réseaux de Neurones Récurrentes Sont utilisés pour des tâches impliquant des séquences, telles que la Prévision de Séries chronologiques et le dépassement du Langage Naturel. Les Réseaux de Neurones Convolutifs Sont utilisés pour la reconnaissance d'images et de vidéos.
Un réalues neuronal à 3 canapes se compose d'uni couche d'entrée, d'Unse couche cachee et d'uni couche de sortie. La Couche d'Entrée Reçoit Les Données d'Entrée, la Couche Cachee Traite les Entrées via des Connexions Pondérés et la couche de tritie produit la Prédiction ou la Finale de classification. Chaque couche est constituée de neurones et les connexions Entre elles Sont Caractérées par des Poids ajustés Pendant le processus d'entraiment pour minimiter les erreurs.
Les compositeurs de Trois d'Un RÉASEAU NEURONAL SONT LA COUche d'Entrée, Les Caches Cachees et la Couche de Sortie. La Couche d'Entrée Reçoit les Données brutes et les transmet aux canapés caches. Les canapés caches effectives des calculs et une extraction de fonctionnalités via des connexions Pondérés et des fonctions d'activation. La Couche de Surtie Récupère Les Données Traites des Caches Cachees et Génère la Sortie Finale.
Le type De RÉSEAU NEURONAL LE Plus Utilisé est le RÉSEAU NEURONAL Convolutif (CNN). Les Cnn Sont Largement utilisés dans le domaine de la vision par ordinatur pour des tâches telles que la classification d'images, la décrétection d'objets et la reconnaissance de la raison de leur de la caractéris des images d'Entrée.