Нейронная сеть - это модель, которая состоит из множества нейронов, объединенных в слои. Слои нейронной сети - это группировка нейронов по функциональному признаку. Каждый слой выполняет определенные операции с входными данными и передает их на следующий слой.
Существует несколько типов слоев нейронной сети, каждый из которых выполняет определенные функции. Например, входной слой принимает входные данные и передает их на следующий слой для обработки. Скрытые слои выполняют вычисления и извлекают признаки из данных, а выходной слой генерирует окончательные результаты работы нейронной сети.
Каждый нейрон в слое связан с нейронами предыдущего и следующего слоев через веса, которые определяют важность каждой связи. Обучение нейронной сети заключается в настройке этих весов таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания модели.
Таким образом, слои нейронной сети играют ключевую роль в обработке информации и вычислениях, которые делает модель для решения конкретной задачи. Количество и тип слоев в нейронной сети зависит от конкретной задачи и требуемой точности модели.