В нейронных сетях существует множество типов связей, которые определяют, как нейроны взаимодействуют друг с другом. Давайте рассмотрим предложенные вами варианты и выясним, какие из них не существуют.
- Случайные связи: Это тип связей, при котором нейроны соединяются случайным образом. Такие связи могут использоваться в некоторых экспериментальных или специализированных моделях, но они не являются распространенной практикой в стандартных нейронных сетях.
- Регулярные связи: Это стандартный тип связей, который используется в большинстве нейронных сетей, таких как полносвязные сети и сверточные сети. Нейроны соединяются по определенным правилам и структуре.
- Обратные связи: Этот тип связей подразумевает, что выход нейрона может влиять на его вход или на входы других нейронов. Такие связи широко используются в рекуррентных нейронных сетях (RNN), где информация может циркулировать по сети.
- Параллельные связи: Этот термин может быть не совсем корректным, так как в нейронных сетях обычно рассматриваются последовательные и параллельные архитектуры. Однако, если говорить о параллельных связях как о соединениях между нейронами, которые обрабатывают информацию одновременно, то такие связи также существуют в некоторых архитектурах.
Таким образом, если рассматривать предложенные вами варианты, то случайные связи являются наименее распространенными и не являются стандартной практикой в нейронных сетях. Все остальные типы связей имеют свои применения в различных архитектурах нейронных сетей.