На главную Наши проекты:
Журнал   ·   Discuz!ML   ·   Wiki   ·   DRKB   ·   Помощь проекту
ПРАВИЛА FAQ Помощь Поиск Участники Календарь Избранное RSS
msm.ru
! Правила раздела
1. Название темы должно отражать ее содержимое (не создавайте темы с заголовком ПОМОГИТЕ, HELP и т.д.). Злоупотребление заглавными буквами в заголовках тем ЗАПРЕЩЕНО.
2. При создании темы постарайтесь, как можно более точно описать проблему, а не ограничиваться общими понятиями и определениями.
3. Приводимые фрагменты исходного кода старайтесь выделять тегами code.../code
4. Помните, чем подробнее Вы опишите свою проблему, тем быстрее получите вразумительный совет

Модераторы: esperanto, Majestio
  
> Типы нейросетей
Majestio
Сообщ. #1 ,

    Moderator
    ****
    Профиль · PM
    Рейтинг (т): 33
    Немного помучил GhatGPT, чтобы он мне выдал список известных ему типов нейросетей (но увы, на 100 ChatGPT сложился, а разработчики запилили извинения).

    Ну и ланна, путь пока это будет тут:

    1. Автокодировщик (Autoencoder)
    2. Генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Network, GAN)
    3. Генеративно-состязательная сеть с архитектурой CycleGAN (CycleGAN)
    4. Генеративно-состязательная сеть с условием (Conditional Generative Adversarial Network, cGAN)
    5. Глубокая нейронная сеть (Deep Neural Network, DNN)
    6. Многослойный персептрон (Multilayer Perceptron)
    7. Полносвязная нейронная сеть (Fully Connected Neural Network)
    8. Рекуррентная нейронная сеть (Recurrent Neural Network, RNN)
    9. Рекуррентная сверточная нейронная сеть (Recurrent Convolutional Neural Network, RCNN)
    10. Самоорганизующаяся карта Кохонена (Self-Organizing Map, SOM)
    11. Сверточная нейронная сеть (Convolutional Neural Network, CNN)
    12. Сеть активационных карт (Activation Map Network)
    13. Сеть Больцмана (Boltzmann Machine)
    14. Сеть глубокого обучения (Deep Learning Network)
    15. Сеть дифференцируемого программирования (Differentiable Programming Network)
    16. Сеть долгой краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory Network, LSTM)
    17. Сеть долгой памяти с самоорганизацией (Self-Organizing Long Short-Term Memory Network, Self-Organizing LSTM)
    18. Сеть Кохонена (Kohonen Network)
    19. Сеть передачи стиля (Style Transfer Network)
    20. Сеть преобразования трансформеров (Transformer)
    21. Сеть Радиально-базисных функций (Radial Basis Function Network, RBFN)
    22. Сеть распространения задержки (Delay Network)
    23. Сеть с архитектурой U-Net (U-Net)
    24. Сеть с архитектурой адаптивной моделирования (Adaptive Modeling Network)
    25. Сеть с архитектурой ассоциативной памяти (Associative Memory Network)
    26. Сеть с архитектурой вариационного автокодировщика (Variational Autoencoder)
    27. Сеть с архитектурой генеративно-состязательного автокодировщика (Generative Adversarial Autoencoder)
    28. Сеть с архитектурой генеративно-состязательной модели с обучением без учителя (Unsupervised Generative Adversarial Model)
    29. Сеть с архитектурой генеративно-состязательной модели с усилием (Reinforcement Generative Adversarial Model)
    30. Сеть с архитектурой генеративно-состязательной модели с условием (Conditional Generative Adversarial Model)
    31. Сеть с архитектурой генеративного адаптивного оценивания (Generative Adaptive Estimation Network)
    32. Сеть с архитектурой генеративного моделирования с ограниченной машиной Больцмана (Generative Modeling Network with Restricted Boltzmann Machine)
    33. Сеть с архитектурой генеративного модуля (Generative Module Network)
    34. Сеть с архитектурой генеративной модели с авторегрессией (Generative Autoregressive Model)
    35. Сеть с архитектурой генеративной модели с многими модальностями (Multimodal Generative Model)
    36. Сеть с архитектурой генеративной модели с обратной связью (Generative Feedback Model)
    37. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением без учителя (Unsupervised Generative Model)
    38. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе адаптивных алгоритмов (Adaptive Algorithm-based Generative Model)
    39. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе генетических алгоритмов (Genetic Algorithm-based Generative Model)
    40. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе градиентного подъема (Gradient Ascent-based Generative Model)
    41. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе градиентного понижения (Gradient Descent-based Generative Model)
    42. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе градиентного спуска (Gradient Descent-based Generative Model)
    43. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе дифференцируемой эволюции (Differentiable Evolution-based Generative Model)
    44. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе дифференцируемости (Differentiability-based Generative Model)
    45. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе рекуррентной обратной связи (Recurrent Feedback-based Generative Model)
    46. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе случайного поиска (Random Search-based Generative Model)
    47. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе сопоставления стилей (Style Transfer-based Generative Model)
    48. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе эволюции (Evolutionary Generative Model)
    49. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе эволюционного алгоритма (Evolutionary Algorithm-based Generative Model)
    50. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением на основе эволюционных стратегий (Evolutionary Strategy-based Generative Model)
    51. Сеть с архитектурой генеративной модели с обучением с подкреплением (Reinforcement Generative Model)
    52. Сеть с архитектурой генеративной модели с условием (Conditional Generative Model)
    53. Сеть с архитектурой гибридного энкодера-декодера (Hybrid Encoder-Decoder Network)
    54. Сеть с архитектурой глубокого стека сверточных слоев (Deep Stacked Convolutional Network)
    55. Сеть с архитектурой глубокого усиления с жадной стратегией (Deep Reinforcement Learning Network with Greedy Strategy)
    56. Сеть с архитектурой глубокой рекуррентно-сверточно-генеративной модели (Deep Recurrent Convolutional Generative Model)
    57. Сеть с архитектурой глубокой рекуррентно-сверточной автокодировщей модели с обучением без учителя (Deep Recurrent Convolutional Unsupervised Autoencoder Model)
    58. Сеть с архитектурой глубокой рекуррентно-сверточной генеративной модели (Deep Recurrent Convolutional Generative Model)
    59. Сеть с архитектурой глубокой рекуррентной автоассоциативной модели (Deep Recurrent Autoassociative Model)
    60. Сеть с архитектурой глубокой рекуррентной генеративно-состязательной модели (Deep Recurrent Generative Adversarial Model)
    61. Сеть с архитектурой глубокой рекуррентной генеративно-состязательной модели с обратной связью (Deep Recurrent Generative Feedback Adversarial Model)
    62. Сеть с архитектурой глубокой рекуррентной генеративно-состязательной модели с обучением без учителя (Deep Recurrent Unsupervised Generative Adversarial Model)
    63. Сеть с архитектурой глубокой рекуррентной генеративной модели с обратной связью (Deep Recurrent Generative Feedback Model)
    64. Сеть с архитектурой глубокой рекуррентной генеративной модели с обучением на основе градиентного подъема (Deep Recurrent Generative Model with Gradient Ascent-based Training)
    65. Сеть с архитектурой глубокой сверточно-рекуррентно-состязательной модели (Deep Convolutional Recurrent Adversarial Model)
    66. Сеть с архитектурой глубокой сверточно-рекуррентно-состязательной модели с обучением на основе дифференцируемости (Deep Convolutional Recurrent Adversarial Model with Differentiability-based Training)
    67. Сеть с архитектурой глубокой сверточно-рекуррентной автоассоциативной генеративной модели (Deep Convolutional Recurrent Autoassociative Generative Model)
    68. Сеть с архитектурой глубокой сверточно-рекуррентной автоассоциативной модели (Deep Convolutional Recurrent Autoassociative Model)
    69. Сеть с архитектурой глубокой сверточно-рекуррентной автокодировщей модели (Deep Convolutional Recurrent Autoencoder Model)
    70. Сеть с архитектурой глубокой сверточно-рекуррентной автокодировщей модели с обучением без учителя (Deep Convolutional Recurrent Unsupervised Autoencoder Model)
    71. Сеть с архитектурой глубокой сверточно-рекуррентной генеративно-состязательной модели (Deep Convolutional Recurrent Generative Adversarial Model)
    72. Сеть с архитектурой глубокой сверточно-рекуррентной генеративно-состязательной модели с обучением на основе градиентного спуска (Deep Convolutional Recurrent Generative Adversarial Model with Gradient Descent-based Training)
    73. Сеть с архитектурой глубокой сверточно-рекуррентной генеративной модели с обратной связью (Deep Convolutional Recurrent Generative Feedback Model)
    74. Сеть с архитектурой глубокой сверточно-рекуррентной генеративной модели с обучением на основе градиентного подъема (Deep Convolutional Recurrent Generative Model with Gradient Ascent-based Training)
    75. Сеть с архитектурой глубокой сверточной автоассоциативной модели (Deep Convolutional Autoassociative Model)
    76. Сеть с архитектурой глубокой сверточной генеративной модели (Deep Convolutional Generative Model)
    77. Сеть с архитектурой графового сверточного слоя (Graph Convolutional Network, GCN)
    78. Сеть с архитектурой долгой краткосрочной памяти с механизмом внимания (Attention-based Long Short-Term Memory Network)
    79. Сеть с архитектурой кодирования-декодирования (Encoder-Decoder Network)
    80. Сеть с архитектурой комбинированного генеративно-состязательного и автокодировщика (Combination of Generative Adversarial Network and Autoencoder)
    81. Сеть с архитектурой комбинированного сверточного и рекуррентного слоя (Combination of Convolutional and Recurrent Layer Network)
    82. Сеть с архитектурой преобразования изображений (Image Transformation Network)
    83. Сеть с архитектурой привязки внимания (Attention Binding Network)
    84. Сеть с архитектурой рекуррентного автокодировщика (Recurrent Autoencoder)
    85. Сеть с архитектурой рекуррентного сверточного автокодировщика (Recurrent Convolutional Autoencoder, RCAE)
    86. Сеть с архитектурой рекуррентной генеративно-состязательной модели с обратной связью (Recurrent Generative Feedback Model)
    87. Сеть с архитектурой рекуррентной генеративно-состязательной модели с условием (Conditional Recurrent Generative Adversarial Model)
    88. Сеть с архитектурой рекуррентной генеративной модели (Recurrent Generative Model)
    89. Сеть с архитектурой рекуррентной генеративной модели с условием (Conditional Recurrent Generative Model)
    90. Сеть с архитектурой сверточно-рекуррентной генеративной модели (Convolutional Recurrent Generative Model)
    91. Сеть с архитектурой сверточного кодировщика и рекуррентного декодировщика (Convolutional Encoder and Recurrent Decoder Network)
    92. Сеть с архитектурой сверточной генеративной модели (Convolutional Generative Model)
    93. Сеть с архитектурой сегментации звука (Sound Segmentation Network)
    94. Сеть с архитектурой сегментации изображений (Image Segmentation Network)
    95. Сеть с архитектурой семантической сегментации изображений (Semantic Image Segmentation Network)
    96. Сеть с архитектурой семантической сегментации текста (Semantic Text Segmentation Network)
    97. Сеть с архитектурой сжатого представления и декодирования (Compressed Representation and Decoding Network)
    98. Сеть с архитектурой условно случайного леса (Conditionally Random Forest Network, CRFNet)
    99. Сеть с глубинным усилением (Deep Reinforcement Learning Network)
    100. Сеть с обратным распространением ошибки (Backpropagation Network)
    101. Сеть с преобразованием дифференцируемыми операторами (Differentiable Transforming Operator Network)
    102. Сеть с радиальными базисными функциями (Radial Basis Function Network)
    103. Сеть сверточного автокодировщика (Convolutional Autoencoder)
    104. Сеть Хопфилда (Hopfield Network)
    105. Сеть Эльмана (Elman Network)
    0 пользователей читают эту тему (0 гостей и 0 скрытых пользователей)
    0 пользователей:


    Рейтинг@Mail.ru
    [ Script execution time: 0,0232 ]   [ 15 queries used ]   [ Generated: 8.10.24, 18:24 GMT ]  
    Powered by Invision Power Board(U) v1.2 © 2003  IPS, Inc.