Üç tür sinir ağı, ileri beslemeli sinir ağları (FNN’ler), tekrarlayan sinir ağları (RNN’ler) ve evrişimli sinir ağlarıdır (CNN’ler). İleri beslemeli sinir ağları, düğümler arasındaki bağlantıların döngü oluşturmadığı en basit türdür. Tekrarlayan sinir ağları, önceki girdilerden bilgi yakalayan gizli durumları koruyarak sıralı verileri işlemek üzere tasarlanmıştır. Evrişimli sinir ağları, görüntüler gibi yapılandırılmış ızgara verilerini işlemek için uzmanlaşmıştır ve özellikleri otomatik olarak algılama yetenekleriyle bilinir.
Üç farklı sinir ağı türü, ileri beslemeli sinir ağlarını, tekrarlayan sinir ağlarını ve evrişimli sinir ağlarını içerir. Her türün farklı mimarileri vardır ve farklı uygulamalar için kullanılır. İleri beslemeli sinir ağları genellikle genel sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılır. Tekrarlayan sinir ağları, zaman serisi tahmini ve doğal dil işleme gibi dizileri içeren görevler için kullanılır. Evrişimli sinir ağları görüntü ve video tanıma için kullanılır.
3 katmanlı bir sinir ağı, bir giriş katmanı, bir gizli katman ve bir çıkış katmanından oluşur. Giriş katmanı giriş verilerini alır, gizli katman girişi ağırlıklı bağlantılar yoluyla işler ve çıkış katmanı son tahmin veya sınıflandırmayı üretir. Her katman nöronlardan oluşur ve aralarındaki bağlantılar, eğitim süreci sırasında hatayı en aza indirecek şekilde ayarlanan ağırlıklarla karakterize edilir.
Bir sinir ağının üç bileşeni giriş katmanı, gizli katmanlar ve çıkış katmanıdır. Giriş katmanı ham verileri alır ve gizli katmanlara iletir. Gizli katmanlar, ağırlıklı bağlantılar ve aktivasyon fonksiyonları aracılığıyla hesaplamalar ve özellik çıkarımı gerçekleştirir. Çıkış katmanı, işlenmiş verileri gizli katmanlardan alır ve nihai çıktıyı üretir.
En çok kullanılan sinir ağı türü evrişimsel sinir ağıdır (CNN). CNN’ler, giriş görüntülerinden özelliklerin mekansal hiyerarşilerini otomatik olarak öğrenmedeki etkinlikleri nedeniyle görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve yüz tanıma gibi görevlerde bilgisayarlı görme alanında yaygın olarak uygulanır.