Нейронные сети - это математические модели, которые используются для обработки информации и решения сложных задач искусственного интеллекта. Они состоят из большого количества нейронов, которые соединены между собой синапсами и передают друг другу сигналы.
Нейронные сети могут быть обучены различными способами, например, с помощью алгоритмов обратного распространения ошибки. Для обучения нейронных сетей используются обширные наборы данных, на которых модель "учится" распознавать образцы и делать предсказания.
В современных нейронных сетях для обработки информации typically используются графические процессоры (GPU) или специализированные процессоры Tensor Processing Units (TPU). GPU обладают большой вычислительной мощностью и параллельной обработкой, что позволяет ускорить процесс обучения нейронных сетей.
Кроме того, для обучения нейронных сетей часто используется специализированный программный инструмент TensorFlow, PyTorch или Keras, который облегчает процесс создания, обучения и тестирования моделей.
Таким образом, нейронные сети пишут и обучают на компьютерах и специализированных устройствах с использованием высокопроизводительных графических процессоров и специализированного программного обеспечения.