Нейронная сеть - это математическая модель, которая имитирует работу человеческих нейронов в мозге. Она состоит из большого количества нейронов, объединенных в слои, которые обрабатывают входные данные и передают сигналы от одного слоя к другому.
Основными компонентами нейронной сети являются нейроны, веса и функции активации. Нейроны принимают входные данные, умножают их на соответствующие веса и передают полученное значение через функцию активации, которая определяет, активирован ли данный нейрон или нет. Этот процесс повторяется для всех слоев нейронов в сети, пока не достигается конечный результат.
Нейронные сети используются для решения различных задач машинного обучения, таких как распознавание образов, обнаружение аномалий, предсказание будущих значений и многое другое. Они способны выявлять сложные закономерности и партерный в данных, что делает их мощным инструментом для анализа и обработки информации.
Итак, нейронная сеть - это вычислительная модель, вдохновленная работой нейронов в человеческом мозге, которая используется для обработки информации и решения различных задач машинного обучения. Она состоит из нейронов, весов и функций активации, и представляет собой эффективный инструмент для анализа данных и прогнозирования результатов.