Нейронные сети - это системы, которые состоят из множества связанных между собой узлов, или нейронов. Каждый нейрон принимает входные данные, исходя из которых вычисляет свой выход. Нейроны объединены в слои, которые образуют нейронную сеть.
Построение нейронных сетей начинается с определения их архитектуры. Это включает в себя количество уровней и количество нейронов в каждом уровне. Также выбираются функции активации для каждого нейрона, которые указывают, как будет вычисляться выход нейрона.
Далее происходит инициализация весов нейронов. Веса - это параметры, которые могут изменяться в процессе обучения сети. Инициализация весов может происходить случайным образом или с использованием специальных методов, например, инициализация весов небольшими случайными числами из равномерного распределения.
После этого происходит передача данных через сеть. Данные подаются на входной слой, затем проходят через скрытые слои, а затем поступают на выходной слой. Каждый нейрон в сети принимает данные от предыдущих нейронов, вычисляет их выход и передает его на следующие нейроны.
Важной частью построения нейронных сетей является обучение. В процессе обучения веса нейронов корректируются таким образом, чтобы минимизировать ошибку на выходе сети. Для этого используются различные методы оптимизации, такие как градиентный спуск.
Таким образом, строение нейронных сетей включает определение их архитектуры, инициализацию весов, передачу данных и обучение. Каждый из этих шагов играет важную роль в создании эффективной и производительной нейронной сети.