Классификация нейросетей: виды, обучение и примеры

Table of contents

• Зачем нужна классификация нейросетей
• Критерии: по каким признакам различают классы нейросетей
• Основные виды нейросетей (архитектуры)
• Методы обучения: как рождается обучаемая нейросеть
• Обученные нейросети vs обучаемые модели: в чём разница
• Большие нейросети (LLM и мультимодальные): тренд 2025
• Как выбрать подходящий класс и метод для задачи
• Сравнительная таблица классов
• Практические примеры и сценарии использования
• Этика, ограничения и проверка результатов
• Что почитать и попробовать далее

Зачем нужна классификация нейросетей

Классификация нейросетей — это систематизация архитектур и методов обучения, позволяющая осознанно выбирать инструмент под задачу. Нейросеть — метод машинного обучения, который имитирует «нейроны» и «синапсы» для распознавания закономерностей в данных. Разобравшись в классах и видах нейросетей, проще понять, как решать задачи: от классификации изображений до генерации видео и кода.

Если вы начинаете с основ, рекомендуем сначала прочитать материал «Основы нейросетей» и обзор «История и виды нейросетей».

Критерии: по каким признакам различают классы нейросетей

• По архитектуре: MLP (полносвязные), CNN, RNN/LSTM/GRU, Transformers, GNN, Autoencoder/VAE, GAN, диффузионные модели.
• По типу данных: табличные/вектора, текст, изображения, аудио, видео, графы, мультимодальные комбинации.
• По методу обучения: с учителем, без учителя, полу- и самообучение, обучение с подкреплением.
• По размеру: компактные, средние и большие нейросети (LLM и мультимодальные модели с миллиардами параметров).
• По применению: дискриминативные (классификация/регрессия) и генеративные (текст, изображение, музыка, видео).

Основные виды нейросетей (архитектуры)

• Полносвязные сети (MLP). Базовый класс: хорош для табличных данных, базовой классификации и регрессии. Часто применяется в аналитике и скорингах.
• Свёрточные сети (CNN). Лучшая практика для изображений и видео: классификация, детекция, сегментация. Также применимы к аудиоспектрограммам.
• Рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU). Классика работы с последовательностями: текст, временные ряды, события. Сегодня их часто заменяют трансформеры, но RNN полезны на малых данных и для онлайновой обработки.
• Трансформеры (Transformers). Универсальный стандарт для текста и мультимодальности. Лежат в основе больших языковых моделей (LLM) и современных генеративных систем.
• Графовые нейросети (GNN). Для данных в виде графов: соцсети, химия, логистика, рекомендации.
• Автоэнкодеры и вариационные автоэнкодеры (AE/VAE). Сжатие, поиск аномалий, генерация в латентном пространстве.
• Генеративно-состязательные сети (GAN). Фотореалистичная генерация, апскейл, стилизация, deepfake.
• Диффузионные модели. Современный стандарт генерации изображений и видео, обеспечивающий высокое качество и управляемость.

Методы обучения: как рождается обучаемая нейросеть

Обучаемая нейросеть — это модель с параметрами, которые настраиваются на данных. Ключевые методы:

• Обучение с учителем (Supervised). Есть разметка (метки классов, целевые значения). Примеры: классификация изображений, тональность текста.
• Обучение без учителя (Unsupervised). Разметки нет: кластеризация, понижение размерности, поиск аномалий, автоэнкодеры.
• Полу- и самообучение (Semi/Self-supervised). Используют большие неразмеченные корпуса для предобучения и небольшие размеченные для доводки. Основа для LLM.
• Обучение с подкреплением (RL). Агент учится по наградам, оптимизируя стратегию. Применяется для игр, робототехники и доводки LLM по человеческой обратной связи (RLHF).

Технические элементы процесса:

• Функции потерь: cross-entropy, MSE, MAE, triplet loss, diffusion loss.
• Оптимизаторы: SGD, Adam/AdamW, Adagrad; трюки — lr scheduling, warmup, gradient clipping.
• Регуляризация: L2, dropout, data augmentation, early stopping.
• Валидация и метрики: Accuracy/F1, ROC-AUC, BLEU/ROUGE для текста, PSNR/SSIM для изображений.

Обученные нейросети vs обучаемые модели: в чём разница

• Обученные нейросети (pretrained) — уже прошли предобучение на больших корпусах. Их можно использовать «из коробки» или дообучить. Примеры: ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Qwen, GigaChat, YandexGPT.
• Обучаемая нейросеть — модель, которую вы тренируете под свою задачу с нуля или на базе предобученной. Современная практика — transfer learning: fine-tuning, LoRA/QLoRA, adapters, prompt-tuning.

Когда что выбирать:

• Нужно быстрое решение без датасета? Берите обученную нейросеть и сделайте инженерный промпт. Попробуйте генератор текста или перевод нейросетью.
• Нужна точность под домен? Делаем дообучение: собираем данные, фиксируем часть слоёв (frozen) и обучаем адаптеры.

Большие нейросети (LLM и мультимодальные): тренд 2025

Большие нейросети объединяют триллионы токенов данных и миллиарды параметров. Это семейство LLM (языковые) и мультимодальные модели, способные понимать текст, изображения, аудио и видео. Узнайте больше в обзоре LLM: GPT, Claude, Gemini и разделе со свежими обновлениями Новости нейросетей 2025.

Популярные направления:

• Текст: генерация, резюмирование, ответы на вопросы, код. См. генератор текста и код и программирование AI.
• Изображения: диффузионные и гибридные модели — Stable Diffusion, Midjourney, Kandinsky, Leonardo AI, Krea AI, Runway Gen.
• Видео: генерация роликов из текста и фото — Sora, Kling AI, Veo 3, а также обзоры в разделе генерация видео, видео из фото и текст в видео.
• Аудио: TTS/озвучка, музыка — озвучка (TTS), музыка и песни AI.

Как выбрать подходящий класс и метод для задачи

Простой чек-лист:

1. Тип данных — изображение (CNN/диффузия), текст (трансформер/LLM), таблицы (MLP/градиентные бустинги), граф (GNN), мультимодальность (трансформерные фьюжны).
2. Формулировка — классификация, регрессия, генерация, извлечение сущностей, рекомендации, поиск аномалий.
3. Ресурсы — если ограничены, используйте предобученные модели и лёгкие адаптеры (LoRA). Если есть бюджет — полное дообучение.
4. Данные — нет разметки? Начните с самообучения и слабой разметки. Есть доменные метки? Supervised + аугментации.
5. Риски и требования — приватность, объяснимость, устойчивость к смене домена, инфраструктура (облако/локально). Для локального запуска см. нейросети на ПК.

Если вы внедряете ИИ в компанию, прочтите гайд по практикам нейросети для бизнеса и маркетинга и раздел контент-маркетинг и нейросети.

Сравнительная таблица классов

Класс	Тип данных	Задачи	Плюсы	Ограничения	Примеры
MLP	Табличные, вектора	Классификация, регрессия	Простота, скорость	Плохо с признаками высокого порядка	Аналитика: таблицы и аналитика AI
CNN	Изображения/видео	Классификация, детекция, сегментация	Инвариантность, сильный базис	Требует данных/вычислений	редактор фото, улучшить качество
RNN/LSTM	Последовательности	Временные ряды, текст	Память последовательности	Затухание градиента	перевод, музыка
Transformers	Текст/мультимодальность	Генерация, Q&A, код	Масштабируемость LLM	Ресурсоёмкость	ChatGPT, Claude, Gemini
GNN	Графы	Рекомендации, химия	Учитывает топологию	Сложность обучения	Рекомендательные/логистические кейсы
AE/VAE	Разное	Сжатие, аномалии, генерация	Латентные признаки	Возможная размытость	Поиск аномалий, сжатие
GAN	Изображения/видео	Генерация, апскейл	Фотореализм	Нестабильное обучение	замена лица
Диффузия	Изобр./видео/аудио	Генерация, редактирование	Высокое качество	Медленная инференция	генератор изображений, Runway

Практические примеры и сценарии использования

• Текст и документация. Генерация статей, брифов, резюме, презентаций — см. генератор текста и презентации AI. Для поиска источников и быстрых справок — Perplexity AI.
• Перевод и локализация. Нужна многоязычная версия — используйте перевод нейросетью. Для тонких правок — инженерия промптов prompty и запросы.
• Изображения и дизайн. Создание логотипов, иллюстраций, арт — логотипы и дизайн AI, арт и картины AI. Реалистичные фото — генератор изображений, ретушь — редактор фото и оживить фото.
• Видео и анимация. Превращайте идеи в ролики — генерация видео, текст в видео, видео из фото.
• Речь и звук. Озвучка дикторскими голосами — ozvuchka TTS. Музыка — музыка и песни AI.
• Код и анализ данных. Автогенерация кода и ревью — код и программирование AI; аналитика — таблицы и аналитика AI.
• Развлечения и открытки. Идеи поздравлений, стихи — поздравления, стихи, открытки.

Этика, ограничения и проверка результатов

Независимо от класса и метода нейросети важно соблюдать ответственность:

• Приватность и авторские права: проверяйте лицензии датасетов и сгенерированного контента.
• Безопасность и недопустимый контент: руководствуйтесь правилами раздела этика, NSFW и ограничения.
• Проверка подлинности и плагиат: используйте AI‑детекторы и антиплагиат для контроля качества и авторства.

Что почитать и попробовать далее

• Начните с базы: Основы нейросетей и История и виды нейросетей.
• Изучите экосистему LLM: LLM: GPT, Claude, Gemini, а также страницы по моделям: Grok, GigaChat, YandexGPT.
• Подборка актуального: Топ нейросетей 2025 и Новости 2025.
• Попробуйте без барьеров: без регистрации, бесплатно, каталоги Telegram‑нейросети, приложения на Android и русские нейросети в России.

Вывод

Классификация нейросетей помогает быстро соотнести задачу и подходящую архитектуру: от MLP и CNN до трансформеров, GAN и диффузии. Понимание методов обучения — ключ к тому, когда использовать обученные нейросети «из коробки», а когда превращать модель в обучаемую и тонко настраивать под свой домен. Если вы хотите уверенно ориентироваться в видах нейросетей и применять их на практике, переходите к разделам с примерами и инструментами на neiroseti-besplatno.ru и попробуйте подходящие сервисы уже сегодня.