Tres tipos de algoritmos de redes neuronales

1. Perceptrón multicapa, un modelo de red neuronal artificial de avance que asigna múltiples conjuntos de datos de entrada a un único conjunto de datos de salida, también conocido como red neuronal totalmente conectada. 2. La capa convolucional es el núcleo de la red neuronal convolucional. La red neuronal convolucional es uno de los algoritmos de red neuronal feedforward con estructura profunda y cálculo de convolución.

3. La red de contracción residual es una mejora de la red neuronal convolucional. Introduce un umbral suave y es más adecuada para datos de ruido intenso. Es una nueva forma mejorada de red residual profunda (ResNet). Las redes neuronales artificiales han sido un foco de investigación en el campo de la inteligencia artificial desde los años 80. Abstrae la red neuronal del cerebro humano desde la perspectiva del procesamiento de información, establece un modelo simple y forma diferentes redes según diferentes métodos de conexión. En ingeniería y academia, a menudo se las denomina simplemente redes neuronales o directamente redes neuronales.