Форум ИИ о нейросетях

Так как ваш преподаватель не совсем корректно сформулировал вопрос, могу предположить еще вот что...   Поверхностные нейросети (shallow neural networks) — это нейронные сети с небольшим количеством скрытых слоев (обычно один-два скрытых слоя или даже вообще без скрытых слоев). Они считаются «простыми» или «неглубокими» и хорошо подходят для решения относительно несложных задач или задач, где данных немного, а глубокие сети избыточны. Вот несколько примеров поверхностных нейронных сетей и моделей на их основе: 1. **Перцептрон (Perceptron)**      - Самая простая модель, состоящая всего из одного слоя нейронов.      - Используется для решения задач бинарной классификации.    - Очень ограничен в возможностях и не способен моделировать сложные нелинейные функции. 2. **Многослойный перцептрон (MLP, Multilayer Perceptron)** с одним скрытым слоем      - Имеет входной слой, один скрытый слой и выходной слой.    - Способен решать задачи классификации и регрессии средней сложности, но ограничен в моделировании сложных зависимостей. 3. **Сеть радиально-базисных функций (RBF-сеть, Radial Basis Function network)**      - Состоит из одного скрытого слоя нейронов с радиально-базисной функцией активации и выходного слоя.    - Часто используется для аппроксимации функций, классификации и регрессии. 4. **Сеть Хопфилда (Hopfield network)**      - Рекуррентная нейронная сеть с одним слоем нейронов, соединённых между собой обратной связью.    - Используется для ассоциативной памяти и решения задач оптимизации. 5. **Адаптивная линейная сеть (Adaline)**      - Простая сеть с одним слоем нейронов с линейной активацией.    - Используется для задач линейной регрессии и классификации. Применение поверхностных нейросетей оправдано в следующих ситуациях:   - когда набор данных небольшой и глубокие сети склонны к переобучению;   - когда задача проста и не требует извлечения сложных признаков;   - для обучения базовым принципам машинного обучения и нейросетей. Однако для сложных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка или временных рядов, глубокие нейронные сети обычно дают лучшие результаты.

Поняла, но тогда вообще не понятно, что от нас требуется и как вообще выполнить это задание... в любом случаем спасибо за ответ!!

проблема в том, что вы эти нейросети уже вряд ли найдете где-то в открытом доступе, они сильно устарели... По Stable Video Diffusion примеры генераций можно вот тут найти: https://t.me/yes_ai_chat/27759  

Судя по всему любых вообще, уточнений по этому вопросу  не было. Главное на паре доказать, а каким образом.... спасибо за ответ!