Типы и архитектуры нейросетей: понятная карта технологий

Table of contents

• Введение
• Базовые семейства архитектур
  • Перцептроны и MLP
  • CNN: свёрточные сети
  • RNN: рекуррентные сети
• Современные лидеры: трансформеры и диффузионные модели
  • Трансформеры и LLM
  • Диффузионные модели
• Генеративные подходы: GAN и VAE
• Комбинированные и мультимодальные схемы
• Где применяются разные типы нейросетей
• Сравнительная таблица архитектур
• Как выбрать архитектуру под задачу
• Риски, качество и этика
• Ресурсы и инструменты
• Итоги

Введение

Понимание того, какие бывают типы нейросетей и их архитектуры, помогает выбирать правильные инструменты для текста, изображений, видео и аудио. Если вы только начинаете, загляните в базовые материалы: что такое нейросети, как работают нейросети и что такое глубокое обучение.

Ниже — краткая, но практичная карта основных семейств: от классических MLP, CNN и RNN до современных трансформеров и диффузионных моделей. Мы разберём сильные и слабые стороны, области применения и дадим ориентиры, как выбрать подход к своей задаче.

Базовые семейства архитектур

Перцептроны и MLP

• Описание: многослойные полносвязные сети (Multi-Layer Perceptron) для табличных данных, простых признаков, базовых задач регрессии/классификации.
• Плюсы: простота, быстрый старт, хороши на структурированных данных.
• Минусы: ограничены в работе с изображениями и последовательностями без специальной инженерии признаков.

CNN: свёрточные сети

• Описание: CNN (Convolutional Neural Networks) используют свёртки и пулы, учитывают локальные паттерны и иерархию признаков в изображениях и видео.
• Применение: классификация, детекция, сегментация, улучшение качества фото и видео.
• Примеры семейств: ResNet, EfficientNet, U-Net.
• Сильные стороны: устойчивы к сдвигам, хорошо масштабируются по глубине, эффективны на визуальных задачах.
• Ограничения: менее гибки для длинных зависимостей и текста.

RNN: рекуррентные сети

• Описание: RNN (включая LSTM и GRU) моделируют последовательности, используя скрытое состояние для учёта контекста.
• Применение: ранние решения для языка, речи, временных рядов.
• Сильные стороны: естественны для последовательных данных, компактны.
• Ограничения: трудно обучаются на длинных контекстах (градиентные затухания/взрывы), медленнее на длинных последовательностях. Сегодня их часто вытесняют трансформеры.

Современные лидеры: трансформеры и диффузионные модели

Трансформеры и LLM

Трансформеры используют механизм внимания (Self-Attention), который позволяет модели фокусироваться на релевантных частях входа без рекурсии. Это открывает путь к масштабированию и обучению на огромных корпусах.

• LLM (языковые модели): чаты, ассистенты, генерация и анализ текстов, резюмирование, перевод, код. Подробнее — в разделе про языковые модели LLM и в обзоре генеративных нейросетей.
• Режимы использования: zero-/few-shot, инструкции и подсказки — см. prompt engineering и few-shot техники.
• Сильные стороны: длинный контекст, перенос знаний, мультимодальность (текст+изображения/аудио/видео в новых версиях).
• Ограничения: риск галлюцинаций, требования к вычислениям и данным.

![Схема внимания (Self-Attention) в трансформере — упрощённая диаграмма]

Диффузионные модели

Диффузионные модели обучаются добавлять шум к данным и затем по шагам восстанавливать сигнал (денойзинг). Вариант Latent Diffusion переносит процесс в компактное латентное пространство, что ускоряет генерацию.

• Применение: генерация изображений, стилизация, дорисовка, апскейл, видео из текста.
• Примеры: Stable Diffusion, DALL·E, Kandinsky 3.
• Сильные стороны: высокое качество картинок, контролируемая генерация, гибкая компоновка (inpainting, outpainting, ControlNet/условия).
• Ограничения: многопроходная генерация (инференс медленнее, чем у GAN), чувствительность к настройкам подсказок и параметров.

![Процесс диффузии: добавление шума и обратное восстановление]

Генеративные подходы: GAN и VAE

• VAE (автоэнкодеры): вероятностные автоэнкодеры, учат сжатое латентное пространство. Хороши для реконструкции, вариаций образов, аномалий.
• GAN (генеративно-состязательные сети): пара «генератор—дискриминатор» соревнуется; генератор учится создавать правдоподобные данные.
  • Плюсы GAN: резкие и детализированные изображения, быстрый инференс.
  • Минусы GAN: нестабильное обучение, мода-коллапс, сложнее контролировать точное соответствие текстовому описанию.
• Где применяются: создание реалистичных фото, фоторетушь, deepfake (осторожно: этические риски, см. раздел ниже и страницу про замену лица в видео).

Комбинированные и мультимодальные схемы

• ViT и Swin: перенос идей трансформеров на изображения без свёрток или в гибриде с ними.
• CLIP-подобные пары текст—изображение для совместного пространства признаков (используются в диффузионных пайплайнах).
• Текст→изображение/видео/аудио: трансформерный текстовый энкодер + латентная диффузия для картинки/видео; TTS (Text-to-Speech) и голосовые модели для аудио.
• Примеры применений:
  • Изображения: лучшая подборка для изображений, генерация по промпту — генерация изображений по описанию.
  • Видео: генерация видео по тексту, замена лица (deepfake).
  • Речь: озвучка видео и подкастов, клонирование голоса и TTS.

Где применяются разные типы нейросетей

• Изображения: CNN для распознавания и сегментации; диффузионные модели и GAN для генерации, реставрации и апскейла. См. улучшение качества фото, реставрация и оживление, удаление фона.
• Текст: LLM-трансформеры для письма, анализа и кода — лучшие нейросети для текста, генерация текста без регистрации.
• Видео: CNN/ViT для распознавания, диффузионные — для генерации и редактирования — см. лучшие нейросети для видео.
• Музыка и речь: трансформеры и диффузионные/автокорреляционные модели — нейросети для музыки, озвучка текста в видео.

Сравнительная таблица архитектур

Архитектура	Ключевая идея	Сильные стороны	Ограничения	Примеры/сервисы
MLP	Полносвязные слои	Простота, табличные данные	Плохо с изображениями/текстом	Классические классификаторы
CNN	Свёртки и пулы	Визуальные задачи, устойчивость	Сложно с длинным контекстом	U-Net, ResNet, фоторедакторы
RNN (LSTM/GRU)	Память по времени	Последовательности, компактность	Длинные зависимости, медленнее	Речь, временные ряды
Трансформеры	Внимание (Self-Attention)	Масштабируемость, LLM, мультимодальность	Галлюцинации, ресурсоёмкость	LLM, Gemini, GigaChat, DeepSeek
Диффузионные модели	Денойзинг по шагам	Качество изображений, контроль	Долгий инференс	Stable Diffusion, DALL·E, Kandinsky 3
VAE	Латентная вероятностная модель	Реконструкция, вариации	Размытость деталей	Аномалия детект, препроцесс
GAN	Генератор + дискриминатор	Резкие фото, быстрый вывод	Нестабильное обучение	Deepfake, художественные стили

Как выбрать архитектуру под задачу

1. Сформулируйте цель и тип данных:
   • Табличные — MLP/градиентный бустинг.
   • Изображения — CNN или диффузия для генерации.
   • Текст/код — трансформеры (LLM).
   • Аудио/речь — трансформеры/диффузия/TTS.
2. Уточните тип операции:
   • Классификация/детекция — CNN/ViT.
   • Генерация — диффузионные модели, GAN, LLM (для текста) — см. генеративные нейросети.
   • Редактирование/дорисовка — латентная диффузия (inpainting/outpainting), CNN для супресолюшн.
3. Оцените ограничения:
   • Время и бюджет инференса (диффузия медленнее GAN; большие LLM дороже маленьких).
   • Конфиденциальность и офлайн-режим — изучите открытые и локальные модели и варианты скачивания на ПК.
4. Продумайте взаимодействие:
   • Для LLM важны подсказки — см. prompt engineering.
   • Для изображений — подбор параметров (шаги, CFG), референсы, генерация изображений на русском.
5. Прототипируйте на готовых сервисах:
   • Смотрите топ бесплатных нейросетей 2025 и тематические подборки: текст, изображения, видео, музыка.

Риски, качество и этика

Какая бы архитектура ни использовалась — трансформеры, диффузионные модели, GAN или VAE — важно контролировать качество и риски.

• Галлюцинации и проверка фактов: см. раздел про галлюцинации и оценку качества.
• Безопасность и право: соблюдайте лицензионные ограничения и приватность — безопасность, этика и закон, privacy и собственное лицо.
• Контент 18+ и ограничения: читайте нашу политику — NSFW: риски и ответственность, а также политику контента.
• Юридически спорные практики: например, удаление водяных знаков — высокая зона риска; действуйте в правовом поле.

Ресурсы и инструменты

• Каталоги и навигация: список нейросетей, топ бесплатных нейросетей 2025, без регистрации.
• Конкретные генераторы изображений: Stable Diffusion, Kandinsky 3, DALL·E, а также альтернативы (Leonardo AI, FLUX AI).
• Российские сервисы: смотрите российские нейросети и обзоры по экосистемам: YandexGPT и Алиса, GigaChat.
• Мультимодальные инструменты: HeyGen, Pika Labs, PixVerse — для видео; ElevenLabs TTS — для речи.

Итоги

Сегодня ключевые типы нейросетей — CNN, RNN, трансформеры, диффузионные модели, VAE и GAN — образуют полный набор инструментов для анализа и генерации данных. Трансформеры доминируют в тексте и мультимодальности (LLM), диффузионные модели — в изображениях (Stable Diffusion, DALL·E, Kandinsky 3). CNN остаются базой для компьютерного зрения, RNN всё ещё полезны в специфике последовательностей, а VAE и GAN закрывают задачи компактного представления и фотореалистичной генерации.

Готовы выбрать подход под свою задачу? Исследуйте наш список нейросетей, попробуйте лидеров из топа бесплатных и начните с быстрых демо без регистрации — это самый простой путь на практике почувствовать разницу между архитектурами.