Нейронная сеть представляет собой модель искусственного интеллекта, которая вдохновлена устройством человеческого мозга. Она состоит из нейронов, которые соединены друг с другом и образуют слои. Каждый нейрон в нейронной сети получает входные сигналы, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону.
Основные компоненты нейронной сети:
1. Нейроны - базовые строительные блоки нейронной сети. Каждый нейрон принимает входные значения, умножает их на веса и применяет активационную функцию для перевода значения в выходной сигнал.
2. Слои - нейроны организованы в слои, причем входной слой принимает входные значения, а выходной слой отдает конечные результаты. Промежуточные слои называются скрытыми слоями.
3. Веса - каждая связь между нейронами имеет свой вес, который регулирует важность этой связи в общей работе сети. Веса обучаются в процессе обучения нейронной сети.
4. Функции активации - нейроны обычно используют нелинейные функции активации, чтобы добавить сложность и гибкость в понимание данных.
В процессе обучения нейронной сети веса подстраиваются таким образом, чтобы минимизировать ошибку между предсказанным значением и реальным значением. Этот процесс называется обратным распространением ошибки и является ключевым для повышения точности работы нейронной сети.
Таким образом, нейронная сеть - это мощный инструмент для обработки данных и научных исследований, и понимание ее устройства позволяет эффективно применять ее в различных областях.