Виды нейросетей: какие бывают архитектуры и чем они отличаются
Что такое нейросеть?
Нейросеть — это математическая модель, которая имитирует работу нейронных связей мозга и учится находить закономерности в данных без заранее прописанных правил. Я воспринимаю ее не как «умную программу», а как систему весов и связей, которые постепенно подстраиваются под задачу на основе ошибок и обратной связи. В отличие от классических алгоритмов, нейронка не ищет решение по жесткому сценарию, а формирует его сама, опираясь на статистику и структуру входной информации. Именно поэтому одни модели хорошо справляются с изображениями, другие — с текстами или временными рядами, а третьи — с генерацией нового контента, который не повторяет обучающие данные буквально.Какие бывают виды нейросетей?
Я познакомлю вас с 5 видами нейросети. У каждого типа архитектуры — свой круг задач в зависимости от структуры данных и способа их обработки. Я обычно делю их по принципу работы с информацией: одни лучше понимают последовательности, другие эффективно анализируют изображения, третьи подходят для базовых предсказаний и классификации. Ниже разберу ключевые виды нейросетей, с которыми чаще всего сталкиваются на практике.Трансформеры
Архитектура, которая полностью изменила работу с последовательными данными. В отличие от RNN, они не обрабатывают вход по одному элементу за раз, а оценивают весь контекст сразу с помощью механизма self‑attention. Это позволяет моделям захватывать долгие зависимости в тексте и быстро масштабироваться. Именно на трансформерах базируются современные большие языковые модели, такие как GPT‑4, которые обучаются на триллионах токенов и оперируют контекстом длиной в десятки тысяч символов.
Такой ИИ применяют для машинного перевода, автоматических диалоговых систем, семантического поиска и генерации логичных текстов, а также для анализа аудио и кода — все это задачи, где нужно учитывать глобальные связи в данных.
Рекуррентные сети (RNN)
Рекуррентные нейросети появились как естественное решение для последовательных данных: каждое новое состояние зависит от предыдущего. Модификации RNN, такие как LSTM и GRU, решают проблему исчезающего градиента, благодаря чему способны запоминать информацию на сотни и тысячи шагов. Эти сети традиционно используются для обработки речи (ASR), прогнозирования временных рядов, например, финансовых показателей, где значение в текущий момент зависит от прошлых наблюдений, а также для языковых задач средней длины, где порядок слов влияет на смысл. Тем не менее, по сравнению с трансформерами, RNN медленнее масштабируются на длинные последовательности и реже используются в больших моделях.Сверточные сети (CNN)
Сверточные нейросети — стандарт де‑факто при работе с изображениями и видео. Их ключевым элементом считаются свертки, которые проходят по пикселям, выделяя локальные признаки: края, углы, текстуры. Эти признаки затем комбинируются на более высоких уровнях для обучения сложных представлений. CNN доказали свою эффективность в задачах распознавания лиц (до 99% точности в стандартизированных датасетах), классификации медицинских снимков (эксперт‑уровень в диагностике пневмонии и рака), детекции объектов на видеопотоке и выявления дефектов на производстве. Их архитектуры, например, ResNet, Inception, EfficientNet, стали основой для конкурсов, включая ImageNet, где точность классификации превышает 85–90% даже для тысяч классов.
Полносвязные сети (Feedforward)
Полносвязные сети — это простейший вид нейросетей, где каждый нейрон на слое соединен со всеми нейронами на следующем. Они особенно полезны для классификации и регрессии, когда данные представлены числовыми признаками без явной структуры, например, показатели клиента для кредитного скоринга или характеристики датчиков для предсказания отказа оборудования. Такие сети хорошо работают, когда зависимость между признаками и целевым выходом нелинейная, но сама структура данных не требует учета порядка или местоположения элементов. Feedforward‑модели часто служат базовой отправной точкой: если они дают низкую точность, следующим шагом становятся более сложные архитектуры.Многослойные перцептроны (MLP)
Многослойные перцептроны — это разновидность полносвязных сетей с несколькими скрытыми слоями. Они способны выучивать более сложные зависимости, чем простые линейные модели, но при этом остаются относительно легкими в обучении. В реальных задачах MLP применяют для рекомендательных систем, где нужно моделировать предпочтения пользователя на основе множества факторов, финансового прогнозирования с большим числом коррелирующих переменных, а также предобработки табличных данных перед передачей в более сложные модели. Их сильная сторона — гибкая аппроксимация взаимосвязей без необходимости специальной обработки структуры данных, будь то изображение или временной ряд.Техногиганты и их проекты
Передовые компании в этом направлении уже давно перешли от теории к практике. Искусственный интеллект вошел в продукты, которыми мы пользуемся ежедневно: от генерации текста до голосовых помощников и поиска. Но у каждой компании индивидуальный путь и свои сильные стороны. Ниже я разберу ключевых игроков, их проекты и стратегии.OpenAI
OpenAI — это, пожалуй, имя, которое ассоциируется с нейросетями у большинства людей. Компания вошла в массовый обиход благодаря серии трансформерных моделей GPT (Generative Pretrained Transformer). Они умеют генерировать связный текст, отвечать на вопросы, писать код и даже участвовать в диалоге. Кроме GPT, OpenAI разработала системы вроде DALL-E и CLIP: первые — для создания изображений по описанию, вторые — для взаимосвязи текста и картинок. Codex — вариант GPT, заточенный под понимание и написание программного кода. Особенность OpenAI в том, что ее модели приводят в работу самые разные задачи и форматы данных без ручной настройки под каждую конкретную область. В результате эти AI применяют для генерации контента, поддержки клиентов, автоматизации бизнес-процессов, написания приложений и обучения.
Google считается одним из лидеров ИИ не только за счет своих трансформерных моделей, но и благодаря глубоким исследованиям и разнообразным продуктам. Одна из таких моделей — BERT, которая научила системы лучше понимать контекст текста в обе стороны, что важно для поиска, классификации и извлечения сущностей. Кроме BERT, Google развивает T5, а также мультимодальную семью моделей под брендом Gemini, которые обрабатывают одновременно текст, изображения и другие типы данных. Еще одно направление — проекты DeepMind, такие как AlphaGo и AlphaFold. Они показывают, что нейросети способны решать задачи вне классического «обработки текста или изображения»: AlphaGo побеждает у чемпионов по стратегии, а AlphaFold помогает предсказывать структуру белков, что критично для науки и медицины.
Microsoft
Microsoft делает ставку на то, чтобы нейросети работали в продуктах, которыми пользуются компании и профессионалы. Через Azure AI компания предлагает платформу для обучения, развертывания и масштабирования моделей для анализа текста, речи и изображений. Еще одна важная часть экосистемы Microsoft — интеграция ИИ-ассистентов в самые разные сервисы: Copilot помогает писать тексты, анализировать данные и автоматизировать задачи в Microsoft 365. Microsoft также активно сотрудничает с OpenAI и участвует в глобальных инициативах по безопасному развитию ИИ, подписав соответствующие соглашения с другими крупными компаниями.
Yandex
Яндекс делает нейросети частью повседневных сервисов и интерфейсов. Компания развивает YandexGPT, который умеет обрабатывать и генерировать текст по-русски, помогая с ответами на вопросы, поиском и задачами классификации. У компании есть и система генерации изображений YandexART, которая по описанию создает изображения и анимации, а также множество моделей для поиска, рекомендаций и голосовых интерфейсов. Акцент здесь сделан на интеграции нейросетевых возможностей в те продукты, которые уже используются миллионами: поиск, навигация, голосовой помощник и сервисы уюта цифрового дня.
Sber
Сбер развивает собственную линейку нейросетевых решений под брендом Sber AI. В ее рамках есть GigaChat — языковая модель для работы с русскоязычным контентом, анализом и генерацией текста, а также Салют — голосовой ассистент для взаимодействия с пользователем. Помимо этого, нейросети Сбера умеют генерировать изображения (Kandinsky) и решают задачи анализа речи и синтеза. Интересная особенность — ориентация на локальный рынок и масштабное применение в B2B-сегменте, что делает эти ИИ-сервисы удобными для российских компаний.
Apple
Apple традиционно развивает AI внутри своих устройств, делая акцент на приватности и скорости обработки данных без передачи их в облако. Для этого компания создала Neural Engine, специализированные чипы, оптимизированные под нейросетевые вычисления, которые используются в Face ID, улучшении фото и видео, распознавании речи и прочих задачах. В 2025 году Apple заключила соглашение с OpenAI и интегрировала технологии GPT-4o в свою систему Apple Intelligence. Эта платформа расширяет привычные функции: она может переписывать текст сообщений, приоритизировать уведомления и письма на iPhone и iPad, а также использовать нейросетевые функции для редактирования фото, например, удалять объекты или создавать интерактивные «воспоминания» из снимков и видео.
Нишевые разработчики
Небольшие организации играют не меньшую роль, чем техногиганты, хотя работают в более узких направлениях. Я выделяю их в отдельную группу, потому что именно такие компании часто двигают конкретные виды нейронок вперед, быстрее экспериментируют с архитектурами и задают тренды, которые позже подхватывают крупные экосистемы.Stability AI
Британская компания, основанная в 2019 году и наиболее известная благодаря модели Stable Diffusion для генерации изображений по текстовым описаниям. Это одна из первых диффузионных нейросетей, получившая широкое распространение и доступ с открытым исходным кодом, что дало толчок развитию генеративного AI-сообщества в целом. Stable Diffusion и ее семейство моделей используются для создания детализированных иллюстраций, редактирования изображений, Inpainting/Outpainting и творческих экспериментов. Сейчас существуют несколько поколений моделей, включая версии с оптимизированными весами для быстрого запуска даже на домашнем железе. Новые разработки, такие как Stable Cascade, обеспечивают более экономный расход вычислительных ресурсов, снижая нагрузку на обучение до 16 раз по сравнению с базовыми вариантами, и позволяют генерировать вариативные изображения и творчески перерабатывать контент. Кроме того, Stability AI развивает модели для музыки и аудио, например, Stable Audio Open 1.0, которая способна генерировать длительные музыкальные дорожки и звуковые эффекты в различных жанрах от электронных треков до кинематографического саундтрека.
Kuaishou
Китайская компания, чей основной фокус не просто на моделях, а на видео- и мультимодальных AI-продуктах. Инструменты этой платформы анализируют кадры, действия и контекст видео в реальном времени, что позволяет автоматизировать монтаж, адаптацию форматов и создание персонализированного контента. В 2025 году Kuaishou представила несколько AI-функций для переработки видео, включая технологию outpaint на движущихся кадрах: ИИ может достроить недостающие элементы сцены за пределами исходного кадра, что ранее требовало ручного редактирования в профессиональных редакторах.
Luma AI
Организация делает ставку на нейросетевую 3D-реконструкцию: модели компании умеют строить трехмерные сцены из 2D-фото и видео. Это направление базируется на нейронном рендеринге и специализируется на глубине, освещении и текстурах объекта. У Luma есть решения типа Reframe, позволяющие не только трансформировать объекты внутри сцены, но и адаптировать видео под разные форматы без ручной доработки. Эти инструменты активно применяют креаторы рекламы, архитекторы, разработчики игр и режиссеры, которым нужно быстро получить реалистичный 3D-контент из обычных кадров.
Anthropic
Компания фокусируется на языковых ИИ, безопасных и предсказуемых в работе. Их семейство моделей Claude известно расширенным контекстным окном, например, отдельные версии способны оперировать с миллионом токенов, что намного больше, чем у многих других LLM. Это позволяет анализировать длинные документы, большие отчеты и комплексные сценарии, сохраняя последовательность и логику ответа. Anthropic постоянно обновляет свои модели, расширяет возможности понимания и генерации текста, а также внедряет механизмы контроля поведения нейронок, чтобы они реже ошибались в ответах на сложные и неоднозначные запросы.
Hugging Face
Фактически крупнейший центр экосистемы открытых ИИ. По состоянию на 2024 год на платформе размещено более 1 миллиона моделей, датасетов и приложений, что отражает экспоненциальный рост сообщества AI-разработчиков. Платформа стала для многих разработчиков тем, чем GitHub стал для open-source разработки ПО: здесь публикуют веса моделей, проводят обучение, делятся инструментами и даже разворачивают готовые решения. Среди проектов на Hugging Face можно найти все — от языковых LLM до специализированных моделей для анализа изображений, аудио- и мультизадачных рабочих процессов. Сама компания привлекла значительные инвестиции и оценивается в несколько миллиардов долларов, что показывает стратегическое значение открытых моделей в современной AI-индустрии.
Transformers
Хотя трансформеры — это архитектура, они также представлены как инструментарий в рамках экосистемы, особенно через библиотеку Transformers от Hugging Face. Эта библиотека стандартизировала работу с моделями типа BERT, GPT, T5 и другими, что упростило разработку, обучение и внедрение моделей. Ее использование очень широко: от классификации текста и перевода до генерации ответов и создания ассистентов. Благодаря доступности и большому количеству предобученных моделей, трансформеры стали доминирующей архитектурой для языковых LLM и мультимодальных систем.
Diffusers
Специализированный фреймворк для диффузионных моделей, которые применяются в генерации изображений и видео. Эти инструменты позволяют тонко управлять процессом перехода от шума к финальному изображению, настраивать стиль, разрешение и параметры вывода. Такие решения особенно интересны дизайнерам, визуальным артистам и исследователям, поскольку дают детализацию и контроль над результатом, что невозможно при простых генераторах black-box.
Mistral
Французский стартап, основанный выходцами из DeepMind и Meta*. Компания быстро привлекла внимание инвесторов: в сериях финансирования к 2024 году она получила более $1 млрд, а оценка бизнеса перевалила за $10–14 млрд, став крупнейшим AI-стартапом в Европе. Mistral создает компактные, но мощные языковые модели, которые запускаются на более доступном железе, сохраняя высокую производительность. Они ориентированы на корпоративное использование, автоматизацию общения с клиентами, аналитические задачи и интеграцию в бизнес-приложения.
Преимущества и недостатки нейросетей
Нейросети стали неотъемлемой частью современных технологий, и их возможности впечатляют: они умеют писать тексты, создавать изображения, анализировать данные и даже помогать в научных исследованиях. Но, как и любой инструмент, AI-помощники имеют свои сильные и слабые стороны. Понимание этих особенностей важно, чтобы грамотно использовать модели в работе или творчестве и минимизировать риски.| Преимущества | Недостатки |
| Автоматизация рутинных задач — AI способны выполнять повторяющиеся операции быстрее человека, от анализа данных до генерации контента. | Галлюцинации — иногда модели создают ответы, которые кажутся правдоподобными, но на самом деле неверны. Это происходит из-за стремления модели искать закономерности в огромных объемах данных, даже если факты противоречат реальности. |
| Обработка больших объемов информации — нейронки способны одновременно анализировать сотни тысяч документов, изображений или сигналов. | Зависимость от данных — качество и точность работы нейросети сильно зависят от обучающих наборов. Ошибки и пробелы в данных отражаются на результатах. |
| Поддержка творчества и разработки — генерация текста, изображений и кода помогает создавать прототипы, иллюстрации и идеи быстрее. | Ограниченная интерпретируемость — модели часто работают как черный ящик, и сложно понять, почему они приняли именно такое решение. |
| Скорость и масштабируемость — ИИ легко масштабируются под большие нагрузки и могут работать 24/7 без усталости. | Потенциальная предвзятость — модели могут отражать или усиливать скрытые предубеждения, присутствующие в обучающих данных. |
| Универсальность — одна нейросеть может решать множество задач: от перевода и распознавания речи до анализа медицинских изображений. | Высокие вычислительные требования — особенно для больших моделей, что требует мощного оборудования и затрат на обслуживание. |
FAQ
1. Какие существуют основные типы нейросетей?
Существуют несколько ключевых типов нейронок, которые различаются по архитектуре и способу обработки данных. Основные: многослойные перцептроны (MLP), сверточные нейросети (CNN) для работы с изображениями, рекуррентные сети (RNN) для последовательных данных, трансформеры для текста и мультимодальных задач, а также полносвязные сети (Feedforward). Каждая архитектура создавалась для решения определенных задач, хотя со временем границы применения размываются.2. В чем разница между сверточными и рекуррентными нейросетями?
Сверточные нейросети предназначены для обработки данных с пространственной структурой, например, изображений. Они эффективно выявляют локальные закономерности, такие как грани, текстуры и формы. Рекуррентные сети ориентированы на последовательные данные — тексты, аудио, временные ряды. Их особенность в том, что они учитывают предыдущие элементы последовательности, сохраняя контекст. Простыми словами, CNN «смотрят на картинку», а RNN «слушают историю» и анализируют последовательность событий.3. Для каких задач подходят разные виды нейросетей?
- CNN — обработка изображений, видео, медицинских сканов, распознавание объектов.
- RNN и LSTM — тексты, речь, временные ряды, прогнозирование последовательностей.
- Трансформеры — машинный перевод, чат‑боты, генерация текста, мультимодальные задачи.
- MLP и Feedforward — задачи классификации, регрессии и простых предсказаний, где данные не имеют явной последовательной или пространственной структуры.
4. Что такое сверточная нейросеть и где она используется?
Сверточная нейросеть — это модель, которая с помощью фильтров выявляет локальные признаки данных. В основном ее используют для обработки изображений и видео. Примеры применения: распознавание лиц и объектов, медицинская диагностика, автоматическая обработка фото и видео, генерация изображений.5. Какие нейросети лучше всего работают с последовательными данными?
Для последовательных данных оптимальны рекуррентные сети и трансформеры. Они учитывают порядок элементов и контекст, что важно для текста, аудио и любых временных рядов. Трансформеры чаще применяются для сложных текстовых задач и больших объемов данных, а RNN — для коротких последовательностей и задач с ограниченными ресурсами.6. Что такое генеративно-состязательная сеть (GAN) и чем она отличается от других?
GAN — это сеть, состоящая из двух моделей: генератора, который создает данные, и дискриминатора, который оценивает, насколько они реалистичны. Они «соревнуются», и в процессе обучения генератор становится все точнее. Главное отличие GAN от других моделей в том, что она предназначена именно для производства новых данных — изображений, видео, музыки — а не только для анализа или классификации.7. Как выбирать тип нейросети под конкретную задачу?
Выбор зависит от типа данных и цели:- Изображения и видео → CNN.
- Тексты, речь, последовательности → RNN, LSTM, трансформеры.
- Простые структурированные данные → MLP, Feedforward.
- Генерация новых объектов → GAN, диффузионные модели.
Комментарии к статье
Пока нет комментариев. Будьте первым!