Модель нейронной сети - это алгоритм, который имитирует работу человеческого мозга и используется для решения задач искусственного интеллекта. Нейронные сети состоят из большого количества связанных нейронов, которые обрабатывают входные данные и делают прогнозы или классификацию.
Каждый нейрон в нейронной сети принимает входные данные, умножает их на веса, суммирует результаты и передает их в функцию активации, которая определяет, активируется ли нейрон или нет. Нейроны объединяются в слои, где каждый нейрон соединен со всеми нейронами предыдущего и следующего слоя.
Модель нейронной сети обучается на размеченных данных, где входные данные и соответствующие им выходные данные известны. В процессе обучения нейронная сеть корректирует свои веса, чтобы улучшить точность прогнозов или классификации. Обучение нейронной сети происходит с использованием алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск или обратное распространение ошибки.
Модели нейронных сетей могут быть различными по архитектуре, количеству слоев, нейронов и функций активации. Они могут использоваться для разных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, рекомендательные системы и другие области искусственного интеллекта. Модели нейронных сетей являются мощным инструментом для решения сложных задач, которые трудно или невозможно решить с помощью традиционных алгоритмов.