Нейронные сети - это математическая модель, которая воспроизводит работу человеческого мозга. Они состоят из множества взаимосвязанных участков, называемых нейронами, которые обрабатывают информацию и передают ее дальше по сети.
Основным элементом нейронной сети является нейрон, который представляет собой узел, принимающий входные данные, выполняющий некоторые вычисления с ними и передающий результат следующему узлу. Нейроны объединены в слои, каждый из которых выполняет определенные функции: входной слой получает входные данные, скрытые слои обрабатывают информацию, а выходной слой возвращает результат.
Обучение нейронных сетей происходит путем подачи на вход сети большого количества примеров данных и правильных ответов на них. В ходе обучения сеть корректирует свои веса, чтобы минимизировать ошибку и точнее предсказывать ответы. После завершения обучения сеть способна самостоятельно обрабатывать новые данные и делать предсказания.
Нейронные сети находят широкое применение в различных областях, таких как распознавание образов, машинное обучение, обработка естественного языка и другие. Их гибкость и способность к адаптации делают их мощным инструментом для решения сложных задач, которые трудно решить с помощью традиционных алгоритмов.