При обсуждении видов нейронных сетей важно понимать, что существует множество архитектур, и каждая из них имеет свои особенности в плане связей между нейронами. Давайте рассмотрим предложенные вами варианты связей и определим, какие из них действительно существуют, а какие нет.
- Случайные связи: Это тип связей, когда нейроны соединены случайным образом. Такие сети действительно существуют и часто используются в исследованиях, например, в нейронных сетях с рандомизированными связями.
- Регулярные связи: Это связи, которые следуют определённому шаблону или структуре. Например, в свёрточных нейронных сетях используются регулярные связи для обработки изображений. Такие сети также существуют.
- Обратные связи: Обратные связи (или рециркуляция) — это связи, которые позволяют нейронам передавать информацию обратно. Они характерны для рекуррентных нейронных сетей (RNN). Такие сети также существуют и широко применяются в задачах, связанных с последовательными данными.
- Параллельные связи: Этот термин может быть не совсем ясным, но подразумевает наличие нескольких связей между нейронами одновременно. В нейронных сетях могут быть различные параллельные архитектуры (например, в многослойных перцептронах), но в строгом смысле параллельные связи как отдельный вид не выделяются. Обычно такие связи рассматриваются в контексте более сложных архитектур.
Таким образом, из предложенных вами вариантов, параллельные связи можно считать менее распространённым и не выделяемым как отдельный вид, в отличие от других типов связей, которые действительно существуют в нейронных сетях.