Архитектуры нейронных сетей. Часть 1: Базовые архитектуры

Архитектуры нейронных сетей. Часть 1: Базовые архитектуры
------
Вторая часть здесь: https://www.youtube.com/watch?v=PdBjW3tsINE
------
- Нейронные сети прямого распространения (feed forward neural networks, FF или FFNN) и перцептроны (perceptrons, P);
- Сети радиально-базисных функций (radial basis function, RBF);
- Нейронная сеть Хопфилда (Hopfield network, HN);
- Цепи Маркова (Markov chains, MC или discrete time Markov Chains, DTMC);
- Машина Больцмана (Boltzmann machine, BM);
- Ограниченная машина Больцмана (restricted Boltzmann machine, RBM);
- Автокодировщик (autoencoder, AE);
- Разреженный автокодировщик (sparse autoencoder, SAE);
- Вариационные автокодировщики (variational autoencoder, VAE);
- Шумоподавляющие автокодировщики (denoising autoencoder, DAE);
- Сеть типа “deep belief” (deep belief networks, DBN);
- Свёрточные нейронные сети (convolutional neural networks, CNN);
- Развёртывающие нейронные сети (deconvolutional networks, DN).

Источник: http://datascientist.one/class-type-nn/

Видео Архитектуры нейронных сетей. Часть 1: Базовые архитектуры канала AI Data Scientist