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[sadiksojib35]

神经网络的架构、其智能性和灵活性取决于业务目的和数据集。如果您计划实时识别人脸并且您的数据由照片和视频组成，请寻找易于扩展的卷积神经网络。如果你想调节文本翻译，简单的循环模型就足够了。

重要的是不仅要了解需要什么类型的神经网络以及您想用它做什么，而且还要了解您是否可以实现它。网络越复杂，其精度越高，需要的计算资源、电力和维护也越多。因此，请提前考虑一下您的预算，弄清楚在 以色列电话数据 负载过大的情况下是否可以使神经网络变得更轻或更便宜。

就主题而言。 2024 年用于生成图像、文本、视频和音乐的最佳神经网络



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碰巧，将神经网络模型集成到业务中的决定是由没有特殊技术知识的管理者做出的。当然，您离不开 DS 专家和 ML 工程师的帮助。但为了正确地将公司的目标和能力映射到特定的技术上，管理者必须至少从表面上了解其特征。

选择神经网络时，最重要的指标是：架构、性能、准确性、可扩展性和成本。让我们逐一处理。



最常见的架构类型
单向或直接传播（前馈神经网络，FNN）。在此类网络中，信息严格沿一个方向传输——从输入层到输出层。因此，他们无法“记住”：考虑上下文或根据过去进行分析。这是最简单的类型（继感知器之后，神经网络的前身，现在仅用于对输入数据进行分类）。

直接模型通常相对便宜、易于实现并且很好，例如，对于简单的分类：它们可以区分沙发和桌子。或者对于可以很容易地手动计算的预测：他们可以评估公寓，了解其位置和面积。它们也使用自然语言，但同样，仅适用于简单的任务，而不考虑上下文或顺序。

循环神经网络（RNN）。在这些神经网络中，数据可以来回传输。因此，网络会记住最近的过去：就像人记得汤是否加盐一样（只有神经网络不会犯错误，与人不同）。

因此，循环神经网络可以根据上下文做出决策：预测天气、生成有意义的视频、“即兴”翻译文本、检测序列中的模式和异常。

人工智能不仅可以记住一分钟前的事件：新一代循环神经网络还具有长期记忆。它们被称为长短期记忆（LSTM）网络和门控循环单元（GRU）网络。它们通常用于处理长数据序列，例如在机器人技术中。