Архитектура нейронной сети - это структура и организация нейронов в сети, которая определяет способ передачи, обработки и анализа информации. Она включает в себя не только количество слоев и нейронов, но и их взаимосвязи, функции активации, метод обучения и другие параметры.
Основные компоненты архитектуры нейронной сети включают в себя входной слой, скрытые слои и выходной слой. Входной слой принимает данные и передает их на скрытые слои, где происходит обработка информации. Выходной слой возвращает результирующий ответ нейронной сети.
Существуют различные типы архитектур нейронных сетей, такие как перцептрон, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и т. д. Каждый тип имеет свои особенности и применяется в зависимости от задачи, которую необходимо решить.
Важным аспектом архитектуры нейронной сети является выбор функций активации, которые определяют поведение нейронов в сети. Различные функции активации могут быть использованы в зависимости от задачи и требований к модели.
Таким образом, архитектура нейронной сети играет ключевую роль в процессе обучения и применения нейронных сетей, определяя их способность к обработке информации и решению задач.