Os três tipos de redes neurais são redes neurais feedforward (FNNs), redes neurais recorrentes (RNNs) e redes neurais convolucionais (CNNs). As redes neurais feedforward são o tipo mais simples, onde as conexões entre os nós não formam ciclos. As redes neurais recorrentes são projetadas para lidar com dados sequenciais, mantendo estados ocultos que capturam informações de entradas anteriores. As redes neurais convolucionais são especializadas no processamento de dados de grade estruturada, como imagens, e são conhecidas por sua capacidade de detectar recursos automaticamente.
Os três tipos diferentes de redes neurais incluem redes neurais feedforward, redes neurais recorrentes e redes neurais convolucionais. Cada tipo possui arquiteturas distintas e é usado para aplicações diferentes. Redes neurais feedforward são normalmente usadas para tarefas gerais de classificação e regressão. Redes neurais recorrentes são usadas para tarefas que envolvem sequências, como previsão de séries temporais e processamento de linguagem natural. Redes neurais convolucionais são usadas para reconhecimento de imagem e vídeo.
Uma rede neural de 3 camadas consiste em uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída. A camada de entrada recebe os dados de entrada, a camada oculta processa a entrada por meio de conexões ponderadas e a camada de saída produz a previsão ou classificação final. Cada camada é composta por neurônios, e as conexões entre eles são caracterizadas por pesos que são ajustados durante o processo de treinamento para minimizar erros.
Os três componentes de uma rede neural são a camada de entrada, as camadas ocultas e a camada de saída. A camada de entrada recebe dados brutos e os passa para as camadas ocultas. As camadas ocultas realizam cálculos e extração de recursos por meio de conexões ponderadas e funções de ativação. A camada de saída pega os dados processados das camadas ocultas e gera a saída final.
O tipo de rede neural mais utilizado é a rede neural convolucional (CNN). CNNs são amplamente aplicadas no campo da visão computacional para tarefas como classificação de imagens, detecção de objetos e reconhecimento facial devido à sua eficácia no aprendizado automático de hierarquias espaciais de recursos a partir de imagens de entrada.