Нейронная сеть состоит из множества нейронов, которые объединены в слои. Основные элементы нейрона - это входные веса, сумматор, активационная функция и выходное значение.
1. Входные веса - каждый нейрон имеет входные веса, которые умножаются на значения входных сигналов. Эти веса являются параметрами сети, которые подстраиваются в процессе обучения.
2. Сумматор - суммирует взвешенные входные сигналы с помощью входных весов. Результат этой суммы передается на активационную функцию.
3. Активационная функция - определяет, будет ли активирован нейрон и передаст ли он свой сигнал на следующий слой. Может быть разных типов, таких как сигмоидальная, ReLU или гиперболический тангенс.
4. Выходное значение - после прохождения активационной функции, нейрон передает свой сигнал на выход, который затем передается следующему слою.
Таким образом, нейронная сеть состоит из множества слоев нейронов, каждый из которых выполняет свою функцию в обработке информации и принятии решений. Это позволяет нейронной сети обучаться на данных и делать прогнозы или классификации объектов.