Нейронная сеть состоит из нескольких слоев, каждый из которых выполняет определенные функции в процессе обработки данных. Рассмотрим основные слои нейронной сети:
1. Входной слой: на этом слое данные поступают в нейронную сеть для обработки. Количество нейронов во входном слое зависит от количества признаков исходных данных.
2. Скрытые слои: скрытые слои нейронной сети выполняют сложные математические операции над данными, выявляя взаимосвязи и закономерности. Количество скрытых слоев и нейронов в них может варьироваться в зависимости от сложности задачи.
3. Выходной слой: данные после прохождения через скрытые слои поступают на выходной слой, где нейроны генерируют окончательный результат работы нейронной сети. Количество нейронов в выходном слое зависит от количества классов или значений, которые необходимо предсказать.
Таким образом, нейронная сеть состоит из трех основных типов слоев - входного, скрытых и выходного, которые последовательно обрабатывают данные и выполняют определенные функции в процессе обучения и работы модели. Важно правильно настраивать количество и параметры каждого слоя для достижения оптимальных результатов работы нейронной сети.