Многослойная нейронная сеть (МН) - это тип искусственной нейронной сети, состоящий из нескольких слоев нейронов, которые взаимодействуют между собой. Каждый слой в такой сети выполняет определенную функцию и передает данные следующему слою для их обработки.
Основными компонентами многослойной нейронной сети являются:
- Входной слой, который получает данные и передает их на обработку следующему слою
- Скрытые слои, которые выполняют вычисления и преобразование данных
- Выходной слой, который представляет собой результат работы сети
МН используются для решения сложных задач, таких как распознавание образов, распознавание текста, прогнозирование временных рядов и многие другие. Каждый слой сети обучается на основе большого объема данных, что позволяет ей учиться и совершенствоваться в решении поставленных задач.
Для обучения многослойной нейронной сети используется алгоритм обратного распространения ошибки, который позволяет корректировать веса нейронов в каждом слое сети в процессе обучения. Это позволяет сети улучшать свою производительность и достигать более точных результатов.
Таким образом, многослойная нейронная сеть представляет собой мощный инструмент искусственного интеллекта, способный решать сложные задачи и обучаться на основе опыта.