多层神经网络。感知器之后，很明显它在非标准条件下识别物体的能力有限。多层神经网络已经发展到可以从数题
例如无论光照或倾斜角度如何都可以识别物体。
循环神经网络。他们专门处理文本 特殊数据库 、语音、音频或视频等数据。它们能够记住一系列数据，理解其背景并预测接下来会发生什么。这种神经网络运行的例子有谷歌翻译和 Yandex 的语音助手“Alice”。
爱丽丝（Yandex）
卷积神经网络。专为处理图像而设计。它们可以执行物体识别、图像生成、背景处理和去除等任务。为此，他们使用卷积和池化算法，这使得他们能够突出图像不同层上的重要特征。
生成神经网络。能够创建新 什么是盈利 能力以及如何计算 员工盈利能力 数据，无论是图像、文本还是其他类型的内容。此类神经网络的示例包括 Midjourney 和 DALL-E 图像生成器、ChatGPT 文本数据生成器以及处理图像和照片的 Lensa 自拍处理器。
我们介绍了对人工智能领域产生重大影响的最著名的神经网络架构。如果您对完整列表感兴趣，可以查看阿西莫夫研究所的神经网络动物园。
将您的利润提高 10 倍：您必须跟踪的 5 个关键指标
亚历山大·库列绍夫
亚历山大·库列绍夫
销售发电机有限责任公司总经理
在我的个人博客上阅读更多文章：
在参与了 300 多个在线项目之后， 阿拉伯联合酋长国电话号码 我可以保证：每周监控这些指标，您的公司不仅能够生存，而且利润还能增加 10 倍！
在制裁和危机的背景下，了解你的广告回报决定了你的生意是否会成功。跟踪这 5 个关键指标是您取得成功的关键。