Die drei mit Abstand beliebtesten neuronalen Netze sind:
Convolutional Neural Networks (CNNs): CNNs gehören zu den beliebtesten neuronalen Netzwerken für Computer Vision-Aufgaben wie Bilderkennung, Objektklassifizierung und Objekterkennung. Sie werden in Anwendungen wie selbstfahrenden Autos, Sicherheitssystemen und der medizinischen Bildverarbeitung eingesetzt.
Rekurrente neuronale Netze (RNNs): RNNs werden zur Analyse von Datensequenzen wie Sprache und Sprache verwendet. Sie können Abhängigkeiten zwischen sequenziellen Datenelementen modellieren und werden für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung, Textgenerierung und Spracherkennung verwendet.
Generative Adversarial Networks (GANs): GANs werden verwendet, um neue Daten durch Simulation vorhandener Daten zu erstellen. Sie bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken: generativ und diskriminativ. Das generative neuronale Netzwerk erstellt gefälschte Daten und das diskriminative neuronale Netzwerk versucht, gefälschte Daten von echten Daten zu unterscheiden. GANs werden in Anwendungen wie der Foto-, Video- und Musikgenerierung verwendet.
