Нейронные сети - это математические модели, которые позволяют компьютеру обучаться и делать прогнозы на основе большого объема данных. Они состоят из множества нейронов, которые связаны между собой и образуют слои. Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону.
Процесс работы нейронной сети можно разделить на несколько этапов:
1. Входной слой: на этом этапе данные поступают на вход нейронной сети. Эти данные могут быть изображения, тексты или любая другая информация.
2. Промежуточные слои: данные проходят через несколько слоев нейронов, где каждый нейрон обрабатывает информацию и передает ее следующему слою.
3. Выходной слой: после прохождения через все промежуточные слои данные поступают на выходной слой, где они интерпретируются и дается окончательный результат.
Обучение нейронной сети происходит путем корректировки весов связей между нейронами, чтобы сеть могла делать правильные предсказания на основе входных данных. Этот процесс происходит с помощью алгоритмов оптимизации и обратного распространения ошибки.
Таким образом, нейронная сеть работает путем передачи данных через несколько слоев нейронов, обработки информации и принятия окончательного решения на основе полученных данных.