Основу каждой нейронной сети составляют относительно простые элементы, которые называются нейронами. Нейрон - это базовая единица нейронной сети, которая имитирует работу нейронов в человеческом мозге. Каждый нейрон принимает входные сигналы, обрабатывает их с помощью весов (которые определяют важность каждого входного сигнала) и функции активации, а затем передает результат на следующий слой нейронов.
Нейроны объединяются в слои, которые могут быть входными, скрытыми или выходными. Входной слой принимает исходные данные и передает их дальше для обработки. Скрытые слои выполняют вычисления и извлекают признаки из входных данных, а выходной слой генерирует окончательные результаты работы нейронной сети.
Каждый нейрон в нейронной сети соединен с другими нейронами через веса, которые определяют силу связи между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть корректирует веса таким образом, чтобы минимизировать ошибку между предсказанными и истинными значениями.
Таким образом, нейроны являются основными строительными блоками нейронных сетей и позволяют им выполнять сложные вычисления и задачи машинного обучения.