Нейронная сеть представляет собой математическую модель, которая моделирует работу человеческого мозга. Она состоит из множества нейронов, которые соединены между собой с помощью весов, которые определяют силу связи между нейронами.
Входной слой нейронной сети получает данные, которые затем проходят через скрытые слои, где каждый нейрон выполняет некоторые вычисления с входными данными и передает результаты на следующий слой. На выходе нейронной сети получаем предсказание или классификацию в зависимости от задачи.
В процессе обучения нейронная сеть подстраивает веса соединений между нейронами так, чтобы минимизировать разницу между предсказанным значением и реальным значением. Для этого используется метод обратного распространения ошибки, который позволяет корректировать веса с учетом ошибки и улучшает точность предсказаний с каждой итерацией.
Таким образом, нейронная сеть работает путем передачи данных через слои нейронов и корректировки весов соединений в процессе обучения. Это позволяет моделировать сложные зависимости в данных и решать разнообразные задачи, такие как распознавание образов, обработка текстов или прогнозирование временных рядов.