Выбор лучших нейросетей зависит от конкретной области применения и критериев оценки. Однако вот некоторые из наиболее широко известных и востребованных нейросетей: ResNet (Residual Neural Network): Одна из самых популярных и эффективных архитектур глубоких нейронных сетей для классификации изображений слотов игровой тематики через ссылку. ResNet использует блоки с остаточными связями, что позволяет ему эффективно обучаться глубоким сверточным сетям. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Наиболее известная архитектура для обработки естественного языка (NLP), которая показала впечатляющие результаты в задачах классификации текста, вопросно-ответной системы и многих других. GPT (Generative Pre-trained Transformer): Еще одна важная архитектура для работы с естественным языком, предназначенная для генерации текста и выполнения других задач, связанных с текстом. GPT использовалась для создания генеративных моделей, способных создавать текст на основе контекста. YOLO (You Only Look Once): Одна из наиболее эффективных архитектур для обнаружения объектов на изображениях в реальном времени. YOLO позволяет быстро и точно определять и классифицировать объекты на изображениях. VGG (Visual Geometry Group): Классическая архитектура сверточных нейронных сетей для классификации изображений. VGG характеризуется глубокой структурой и простыми блоками, что делает ее популярной для начинающих исследователей в области компьютерного зрения. AlexNet: Одна из первых глубоких сверточных нейронных сетей, которая популяризовала использование сверточных слоев для классификации изображений. AlexNet оказала значительное влияние на развитие области компьютерного зрения. Inception (или GoogleNet): Архитектура нейронной сети с большим количеством параллельных ветвей, предназначенных для работы с различными масштабами изображений. Inception широко используется в задачах классификации и детектирования объектов на изображениях. U-Net: Архитектура нейронной сети для семантической сегментации изображений, широко используемая в медицинских приложениях для сегментации и анализа изображений. MobileNet: Легковесная архитектура сверточной нейронной сети, разработанная для работы на мобильных устройствах и других ресурсоограниченных платформах. Transformer: Основанная на механизме внимания архитектура для обработки последовательностей, таких как тексты или временные ряды. Transformer широко используется в различных задачах, включая машинный перевод и генерацию текста.
