Многослойная нейронная сеть представляет собой сеть искусственных нейронов, организованных в несколько слоев. Обычно такая сеть состоит из трех типов слоев: входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя.
1. Входной слой - это первый слой нейронной сети, который получает входные данные и передает их на следующий слой. Количество нейронов в этом слое соответствует количеству признаков во входных данных.
2. Скрытые слои - это слои нейронов, которые находятся между входным и выходным слоями. Они выполняют сложные математические операции, чтобы извлечь скрытые зависимости из входных данных. Количество скрытых слоев и нейронов в них может варьироваться в зависимости от сложности задачи и архитектуры сети.
3. Выходной слой - это последний слой нейронной сети, который формирует выходные данные на основе результатов, полученных предыдущими слоями. Количество нейронов в этом слое зависит от количества классов или значений, которые нужно предсказать.
Каждый нейрон в многослойной нейронной сети связан с нейронами предыдущего и следующего слоя с помощью весов, которые корректируются в процессе обучения сети. Эти веса обучаются с целью минимизировать ошибку предсказания выходных данных по отношению к истинным значениям.
Следует помнить, что выбор оптимальной структуры многослойной нейронной сети зависит от задачи, обрабатываемых данных и объема обучающей выборки. Построение эффективной архитектуры требует как теоретических знаний, так и практического опыта в области глубокого обучения.