Нейронные сети - это математическая модель, вдохновленная работой человеческого мозга. Они представляют собой сеть взаимосвязанных узлов (нейронов), которые работают вместе для решения сложных задач.
Основной строительным блоком нейронных сетей является искусственный нейрон, или перцептрон. Каждый нейрон принимает входные данные, выполняет вычисления по этим данным и передает результаты другим нейронам. У нейронов есть веса, которые указывают на важность входных данных для конкретного нейрона. На основе входных данных и их весов нейрон определяет, активироваться ли ему или нет.
Нейроны в нейронной сети организованы в слои: входной слой, скрытые слои и выходной слой. Входной слой принимает данные, скрытые слои выполняют вычисления, а выходной слой выдает результат.
Обучение нейронных сетей происходит путем передачи большого количества обучающих примеров, где каждый пример содержит входные данные и соответствующий выход. Нейроны корректируют свои веса на основе ошибки между предсказанным результатом и реальным выходом.
Таким образом, нейронные сети способны обучаться на больших объемах данных и решать сложные задачи, такие как классификация изображений, распознавание речи или прогнозирование временных рядов. Они широко применяются в сферах искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.