Искусственная нейронная сеть состоит из нейронов, которые являются основными строительными блоками сети. Нейроны в нейронной сети имитируют работу нейронов в головном мозге человека.
Каждый нейрон в искусственной нейронной сети имеет входы и выходы. На входы нейрона поступают сигналы, которые передаются через веса, затем суммируются и проходят через функцию активации, после чего выходной сигнал передается на другие нейроны.
Нейроны в нейронной сети организованы в слои. Существует три типа слоев: входной слой, скрытые слои и выходной слой. Входной слой принимает входные данные, скрытые слои выполняют сложные вычисления, а выходной слой представляет результат прогнозирования или классификации.
Связи между нейронами задаются весами, которые определяют, насколько важен сигнал с каждого входа для работы нейрона. Веса настраиваются в процессе обучения нейросети с целью минимизации ошибки прогнозирования.
Таким образом, искусственная нейронная сеть представляет собой совокупность нейронов, соединенных между собой связями с весами. Сложное взаимодействие между нейронами в сети позволяет ей обучаться и выполнять различные задачи, такие как распознавание образов, анализ данных или управление системами.