Из чего состоит нейронная сеть? - коротко
Нейронная сеть состоит из входного слоя (входы), скрытых слоев (нейроны) и выходного слоя (выходы). Каждый нейрон обрабатывает информацию и передает её следующему слою через веса, которые определяют степень влияния.
Из чего состоит нейронная сеть? - развернуто
Нейронные сети представляют собой сложные системы, которые моделируют работу человеческого мозга и используются для решения задач, связанных с обработкой данных. Основной компонент нейронной сети - это нейрон, который является аналогом биологической нейроны. Нейроны организованы в слои, каждый из которых выполняет определенную функцию.
Во-первых, входной слой принимает начальные данные и передает их на следующий уровень. Второй слой - это скрытые слои, которые могут быть несколькими. Эти слои выполняют основную работу по обработке информации, применяя различные математические функции и веса к входным данным. Веса - это коэффициенты, которые определяют степень влияния одного нейрона на другой. Они корректируются в процессе обучения сети с помощью алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск.
Выходной слой генерирует конечные результаты на основе обработанных данных. В зависимости от типа задачи, выход может быть классифицированным (например, в задаче распознавания изображений) или регрессионным (например, в задачах прогнозирования).
Кроме нейронов и слоев, важную роль в функционировании нейронной сети играют активационные функции. Они применяются к суммарному входу нейрона и определяют, будет ли нейрон передавать сигнал дальше. Примеры активационных функций включают сигмоидную, гиперболический тангенс (tanh) и ReLU (Rectified Linear Unit).
Также необходимо упомянуть об архитектуре сети. Существует несколько типов архитектур, включая полносвязные, рекуррентные и сверточные сети. Полносвязные сети используются для задач классификации и регрессии, рекуррентные - для обработки последовательных данных (например, текста или временных рядов), а сверточные - для анализа изображений и других визуальных данных.