Нейронная сеть - будто муравьиная супер-группа, которая за счет своей организации помогает обучаться и решать маленьким муравьям (нейронам) задачи на десятки-сотни порядков более сложные, чем одному муравью было бы по зубам.

Рекуррентная нейронная сеть - это будто самоорганизующаяся супер-группа муравьев (нейронов), где каждый помнит за кем и как идёт, учится чему-то своему и может передать общую картину и свое мнение (проводит анализ) по какому-то из её аспектов в зависимости от его содержания некоторым из своих последователей, тем самым формируя сложные динамичные цепочки, что, например, позволяет группе муравьев по началу предложения сочинять его окончания, или даже писать целый рассказ, по первым сценам фильма угадывать его дальнейший сюжет и концовку, понимать зашумленную речь и неряшливый почерк, т.е. решать такие задачи, где важна последовательность событий и порядок расположения объектов.

Сверточный нейронная сеть - это будто самоорганизующаяся супер-группа муравьев (нейронов), где каждый помнит за кем и как идёт, учится по-своему пересказывать своим последователям самое важное из куска того, что слышал от своих предшественников (проводит анализ), за счет чего с каждым последующим рядом муравьев сложное явление становится всё более и более простым, что упрощает принятие решений, так, например, "Война и мир" сворачиваются в лаконичный пересказ, достаточный для того, чтоб по отдельным фактам узнать его среди остальных романов Толстого, или вообще романов, или из сложного ландшафта сделать простую карту, достаточную для того, чтоб в нем не заблудиться.

Дата-сеты - это учебные полигоны и места сражений (анализируемые данные), где муравьиные супер-группы (нейронные сети) тренируются и применяют навыки своей самоорганизации (за кем и как идти), а отдельные муравьи - навыкам принятия решений (кому и что передать дальше), кто-то из них в следствие этой самоорганизации, например, обращает внимание на цвет листка, кто-то другой на его форму, кто-то на что-то другое, а вместе они по фотографии листка могут определить какому виду деревьев он принадлежит.