Нейронные сети - это математические модели, которые пытаются имитировать работу головного мозга человека. Они состоят из нейронов (или узлов), которые соединены между собой с помощью весов, которые определяют силу связи между нейронами.
Работа нейронных сетей начинается с входных данных, которые подаются на входной слой нейронной сети. Эти данные проходят через нейроны, где каждый нейрон принимает входные данные, умножает их на веса своих связей и передает результат на следующий слой нейронов.
Процесс передачи данных через нейроны повторяется множество раз, пока данные не достигнут выходного слоя, где получается окончательный результат. Нейронные сети используют алгоритм обратного распространения ошибки для корректировки весов связей между нейронами и улучшения точности выходных данных.
Таким образом, нейронные сети могут решать различные задачи, такие как классификация изображений, распознавание речи, прогнозирование временных рядов и т. д. Эти алгоритмы находят широкое применение во многих отраслях, таких как медицина, финансы, автомобильная промышленность и многие другие.