Нейронная сеть - это математическая модель, которая состоит из соединенных между собой нейронов, имитирующих работу нервных клеток в мозге человека. Нейроны в сети обычно организованы в слои: входной слой, скрытые слои и выходной слой.
1. Входной слой - в этом слое находятся нейроны, принимающие на вход данные, которые поступают в нейронную сеть. Каждый нейрон входного слоя связан с каждым нейроном следующего слоя.
2. Скрытые слои - это слои нейронов, которые находятся между входным и выходным слоями. Количество скрытых слоев и количество нейронов в каждом слое зависит от конкретной архитектуры нейронной сети. Скрытые слои помогают нейронной сети обучаться и выявлять сложные зависимости в данных.
3. Выходной слой - этот слой содержит нейроны, генерирующие ответ или предсказание на основе данных, которые проходят через сеть. Каждый нейрон выходного слоя представляет собой результат работы нейронной сети.
Каждый нейрон в нейронной сети принимает входные данные, умножает их на соответствующие веса, суммирует эти произведения и применяет к ним активационную функцию, которая определяет, будет ли нейрон активирован или нет. Таким образом, нейронная сеть состоит из множества связанных между собой нейронов, которые работают вместе для обучения и предсказания результатов на основе входных данных.