Нейронные сети - это математическая модель, которая моделирует работу человеческого мозга. Они состоят из связанных между собой нейронов, которые передают и обрабатывают информацию. Нейронные сети используются для решения различных задач, таких как распознавание образов, обработка речи, анализ текста и многое другое.
Существует несколько типов нейронных сетей, каждый из которых предназначен для определенных задач. Например, сверточные нейронные сети (CNN) широко используются для анализа изображений и видео, рекуррентные нейронные сети (RNN) эффективны при работе с последовательными данными, а глубокие нейронные сети (DNN) могут выучивать сложные зависимости в данных.
Каждая нейронная сеть состоит из слоев нейронов, которые обрабатывают информацию и передают ее дальше. При обучении нейронной сети используются наборы данных, на которых модель "обучается" выявлять закономерности и обучаться выполнению задачи.
Кроме того, нейронные сети имеют параметры, которые определяются в процессе обучения и позволяют модели точнее предсказывать результаты. Сегодня нейронные сети широко применяются в различных областях, таких как медицина, финансы, технологии и другие.