Нейронные сети - это модель компьютерного интеллекта, которая является искусственной нейронной сетью, имитирующей работу человеческого мозга. Она состоит из нескольких компонентов, которые взаимодействуют между собой для обработки информации и выполнения определенной задачи.
Основные компоненты нейронной сети включают в себя:
1. Нейроны - базовые строительные блоки нейронной сети, которые обрабатывают входные данные и передают сигналы другим нейронам через связи, или веса. Каждый нейрон имеет несколько входов, один или несколько выходов и функцию активации, которая определяет его поведение в ответ на входные данные.
2. Связи - веса, которые определяют силу и направление связи между нейронами. Они используются для передачи информации от одного нейрона к другому и обновляются в процессе обучения нейронной сети.
3. Слои - нейроны в нейронной сети организованы в слои: входной слой, скрытые слои и выходной слой. Входной слой принимает входные данные, скрытые слои обрабатывают информацию, а выходной слой генерирует результат работы нейронной сети.
4. Функция активации - определяет выходной сигнал нейрона в зависимости от суммы его входных сигналов. Различные функции активации используются в нейронных сетях для решения различных задач.
5. Оптимизатор - алгоритм, который используется для обновления весов связей между нейронами на основе ошибки прогноза нейронной сети. Он помогает минимизировать потери и улучшить качество работы нейронной сети.
В целом, эти компоненты работают вместе, чтобы обучать нейронную сеть и помогать ей выполнять задачи, такие как классификация, прогнозирование и распознавание образов.