This article presents an overview and classification of the main artificial neural network architectures in terms of their structure and application areas. The results can serve as a basis for selecting architectures when designing intelligent systems.

Keywords : artificial neural networks, deep learning, recurrent neural networks, classification.

Искусственные нейронные сети — одно из наиболее динамично развивающихся направлений искусственного интеллекта. С момента появления первых моделей искусственного нейрона в работах Маккаллока и Питтса в 1943 году и перцептрона Розенблатта [2] в 1957 году нейросетевые технологии прошли долгий путь развития.

Современный этап связан с революцией глубокого обучения, начавшейся с работ Хинтона и получившей начало после победы глубокой свёрточной сети AlexNet на конкурсе ImageNet в 2012 году. С тех пор количество предложенных архитектур стремительно растет, что создаёт потребность в их систематизации.

В научной литературе сложилось несколько подходов к классификации нейронных сетей, каждый из которых опирается на свой признак:

— По топологии связей — один из самых ранних подходов. Сети делят на сети прямого распространения, где сигнал идёт строго от входа к выходу, и сети с обратными связями, где выходы нейронов могут подаваться обратно на вход. Данная классификация была придумана давно и не отражает современную действительность нейронных сетей, ведь топология может разниться от модели к модели.

— По глубине — разделение на мелкие сети (один-два скрытых слоя) и глубокие (три и более). Критерий стал важен с появлением глубокого обучения, но сам по себе мало говорит о том, для каких задач подходит сеть. Как правило, чем больше глубина, тем больше параметров нужно обучить для корректной работы сети. Но с ростом глубины повышается среднее время обучения и требования к количеству обучаемых данных.

— По типу обучения — с учителем (есть размеченные данные), без учителя (сеть сама ищет закономерности) или с подкреплением (обучение через взаимодействие со средой). Этот критерий описывает способ обучения, нежели архитектуру, хотя на практике определённые архитектуры тесно связаны с конкретным типом обучения. Данное разделение напрямую зависит от предоставленных данных и возможностей их использования. В зависимости от обучаемых данных приходится использовать различные подходы для обучения модели.

— По типу данных — группировка в зависимости от того, с какими данными сеть работает лучше всего: изображения, последовательности, графы или таблицы. Как правило для небольших проектов используется численные или текстовые типы данных, более сложные типы, например таблицы или прочие абстрактные представления слишком трудны для применения при обучении.

Каждый из подходов полезен, но по отдельности ни один не даёт полной картины о конкретной нейронной сети. Именно комбинация параметров: имеющихся данных и целей которые нейронная сеть должна достичь характеризируют ту или иную архитектуру нейронной сети.

Рассмотрим основные классы архитектур нейронных сетей.

Многослойный перцептрон (MLP) [3]

Простейшая архитектура нейронной сети, состоящей из нескольких слове, в которой нейроны последовательно организованы в слои, и каждый нейрон связан со всеми нейронами следующего слоя. Способен имитировать любую непрерывную функцию при достаточном числе нейронов.

Применение: классификация табличных данных, регрессия, рекомендательные системы. Широко используется как составной блок более сложных архитектур.

Сверточные нейронные сети (CNN)

Архитектуры, использующие операцию свертки для извлечения локальных пространственных признаков. Каждый слой обрабатывает небольшие фрагменты входных данных с помощью обучаемых фильтров, что позволяет эффективно распознавать паттерны независимо от их положения. Последовательность слоёв формирует иерархию признаков — от простых (границы, текстуры) к сложным (объекты).

Применение: классификация и сегментация изображений, медицинская визуализация, автономное вождение, видеоаналитика, контроль качества на производстве, анализ спутниковых снимков.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) [1]

Сети с циклическими связями, позволяющими сохранять информацию о предшествующих элементах последовательности. Модификации LSTM и GRU решают проблему затухания градиентов и позволяют моделировать долгосрочные зависимости в данных.

Применение: машинный перевод, распознавание и синтез речи, анализ тональности текстов, прогнозирование временных рядов (финансы, метеорология), анализ геномных последовательностей.

Трансформеры (Transformer)

Архитектура, основанная на механизме самовнимания (self-attention), который позволяет каждому элементу последовательности напрямую взаимодействовать с любым другим. Обеспечивает параллельную обработку данных и легко масштабируется. Лежит в основе крупнейших языковых моделей — BERT, GPT, T5, а также визуальных моделей — Vision Transformer.

Применение: генерация и анализ текста, диалоговые системы (ChatGPT, Claude), машинный перевод, классификация изображений, мультимодальные задачи (CLIP), предсказание структуры белков (AlphaFold 2).

Диффузионные модели

Генеративные модели, работающие по принципу постепенного зашумления данных и последующего обучаемого удаления шума. Превосходят GAN по разнообразию и управляемости генерации. Представители: Stable Diffusion, DALL-E 2, Imagen.

Применение: генерация изображений по текстовому описанию, редактирование изображений, генерация видео, синтез 3D-объектов, дизайн молекул.

Графовые нейронные сети (GNN)

Сети для обработки данных, представленных в виде графов (узлы и рёбра). Каждый узел обновляет своё представление на основе информации от соседних узлов. Основные архитектуры: GCN, GAT.

Применение: анализ социальных сетей, рекомендательные системы, предсказание свойств молекул, обнаружение мошенничества, прогнозирование погоды (GraphCast), моделирование транспортных сетей.

Архитектуры обучения с подкреплением

Нейронные сети, обучаемые принимать решения через взаимодействие со средой и получение вознаграждения. Ключевые решения: DQN для оценки ценности действий, AlphaZero для стратегических игр.

Применение: управление роботами, автономное вождение, оптимизация ресурсов, игровой ИИ, управление промышленными процессами.

Сегодня существует огромное количество архитектур нейронных сетей, и выбор подходящей модели для конкретной задачи требует внимательного изучения её особенностей. Чтобы упорядочить это многообразие, используются различные подходы к классификации: по топологии связей, глубине, типу обучения и типу данных. Учёт этих параметров помогает сузить круг возможных вариантов и подобрать архитектуру, которая лучше всего подходит под формат входных данных и требования задачи.

Литература:

1. Ростовцев, В. С. Искусственные нейронные сети: учебник для вузов / В. С. Ростовцев. — 5-е изд., стер. — Санкт-Петербург: Лань, 2025. — 216 с.
2. Сараев, П. В. Построение и применение нейронных сетей: учебное пособие / П. В. Сараев. — Москва: РТУ МИРЭА, 2025. — 125 с.
3. Милютин, И. 7 архитектур нейронных сетей NLP / И. Милютин. — Текст : электронный // neurohive.io : [сайт]. — URL: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/7-arhitektur-nejronnyh-setej-nlp/ (дата обращения: 03.05.2026).