В открытом доступе существует множество нейросетей и фреймворков для их использования. Ниже представлен список наиболее известных и популярных нейросетей и фреймворков для машинного обучения:

1. TensorFlow — открытый фреймворк для машинного обучения, разработанный Google Brain Team. TensorFlow поддерживает различные виды нейросетей и моделей машинного обучения, включая сверточные и рекуррентные нейронные сети.
2. Keras — высокоуровневый API для работы с нейросетями, который может использоваться поверх TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano и других фреймворков.
3. PyTorch — открытый фреймворк для машинного обучения от Facebook, который предоставляет возможности для гибкой и простой работы с глубоким обучением и нейросетями.
4. OpenCV — библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, которая содержит различные алгоритмы и инструменты для обработки изображений, включая нейросети.
5. Caffe — фреймворк для глубокого обучения, разработанный Berkeley AI Research (BAIR). Caffe особенно популярен для задач компьютерного зрения и обработки изображений.
6. Theano — открытая библиотека для машинного обучения, разработанная университетом Монреаль. Theano активно используется для создания моделей глубокого обучения.
7. GPT (Generative Pre-trained Transformer) — нейросеть от OpenAI, предназначенная для обработки естественного языка и генерации текста. В настоящее время доступна GPT-3, третье поколение этой архитектуры.
8. YOLO (You Only Look Once) — нейросеть для реализации задачи обнаружения объектов на изображении. YOLO отличается высокой скоростью работы и достаточно высокой точностью.
9. VGG (Visual Geometry Group) — архитектура сверточных нейронных сетей, разработанная группой Visual Geometry Group из Оксфордского университета. VGG используется для задач компьютерного зрения и обработки изображений.
10. ResNet (Residual Network) — архитектура сверточных нейронных сетей, разработанная Microsoft Research. ResNet отличается глубокими архитектурами и высокой точностью наразличных задачах компьютерного зрения и обработки изображений.
11. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — нейросеть, разработанная Google AI, предназначенная для работы с естественным языком. BERT используется для задач машинного перевода, извлечения информации, анализа настроений и многих других.
12. U-Net — архитектура сверточных нейросетей, разработанная для сегментации изображений на пиксельном уровне. Особенно популярна в медицинской области для анализа и обработки медицинских изображений.
13. StyleGAN — нейросеть от Nvidia, предназначенная для генерации искусственных изображений с высоким разрешением. StyleGAN использует адаптивное преобразование для создания новых изображений с учетом стилей, полученных из обучающего набора данных.
14. CycleGAN — генеративная нейросеть, позволяющая переносить стиль из одного изображения на другое без необходимости иметь пары соответствующих изображений. CycleGAN используется для задач стилизации изображений и превращения фотографий в картинки.
15. Fast.ai — библиотека и курс обучения, разработанный Jeremy Howard и Sylvain Gugger, которые предоставляют набор высокоуровневых API для работы с нейросетями на основе PyTorch.

Это далеко не полный список нейросетей и фреймворков для машинного обучения, доступных в открытом доступе. Новые архитектуры и инструменты разрабатываются постоянно, и с каждым годом их возможности и применение только расширяются.