Нейронные сети визуально представляют из себя граф, состоящий из узлов (нейронов) и связей между этими узлами. Нейронные сети вдохновлены работой человеческого мозга, и их цель - имитировать процессы обучения и принятия решений, происходящие в мозге.
Наиболее распространенной архитектурой нейронной сети является многослойный персептрон. Он состоит из входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя. Каждый слой содержит нейроны, которые принимают входные данные, выполняют над ними операции и передают результат следующему слою.
Входные данные поступают на нейроны входного слоя, где происходит первичная обработка. Затем данные передаются через скрытые слои, где происходит более глубокая обработка и извлечение признаков. В конце концов, данные достигают выходного слоя, который выдает окончательный результат обработки.
Связи между нейронами имеют веса, которые определяют значимость каждой связи. В процессе обучения нейронная сеть подстраивает веса связей таким образом, чтобы минимизировать ошибку между предсказанным результатом и истинным значением. Этот процесс называется обучением с учителем или обучением с учителем.