Нейронные сети - это математическая модель, имитирующая работу человеческого мозга. Они используются для обучения компьютеров решать различные задачи, такие как распознавание образов, обработка естественного языка, предсказание результатов и многое другое.
Нейронные сети состоят из большого количества нейронов, которые соединены между собой через так называемые связи. Каждый нейрон принимает на вход некоторое значение, обрабатывает его и передает результат следующему нейрону. Такая сеть может иметь несколько слоев, каждый из которых выполняет определенные функции.
Процесс обучения нейронной сети заключается в том, что мы показываем ей большое количество примеров входных данных и ожидаемых результатов. На основе этой информации сеть корректирует свои веса связей между нейронами, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Постепенно сеть становится все более точной в решении задач.
Таким образом, нейронные сети - это мощный инструмент, используемый в современных технологиях для различных целей. Их главное отличие от классических компьютерных алгоритмов заключается в способности самостоятельно извлекать закономерности и обучаться на примерах, что делает их более гибкими и универсальными в решении сложных задач.