Нейронные сети - это алгоритмы машинного обучения, которые моделируют работу человеческого мозга. Они состоят из множества искусственных нейронов, которые обмениваются информацией и работают в согласованном режиме для выполнения определенной задачи.
Работа нейронной сети начинается с входных данных, которые подаются на входной слой нейронов. Каждый нейрон принимает данные, их обрабатывает и передает результат на следующий слой нейронов. Процесс передачи данных повторяется через несколько слоев нейронов, называемых скрытыми слоями, прежде чем достигнуть выходного слоя, который дает окончательный результат работы нейронной сети.
В процессе обучения нейронные сети корректируют свои веса и параметры, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Этот процесс называется обратным распространением ошибки и позволяет нейронной сети улучшать свою точность и производительность при выполнении задач.
Нейронные сети успешно применяются в различных областях, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, медицинская диагностика, автономные автомобили и многое другое. Их способность обучаться на больших объемах данных и распознавать сложные закономерности делает их мощным инструментом для решения различных задач в современном мире.