Нейронные сети - это модель искусственного интеллекта, которая имитирует работу человеческого мозга. Их формирование происходит через процесс обучения, где энергосеть принимает на вход данные, обрабатывает их с использованием весов и активационных функций и выдает результат.
Процесс формирования нейронной сети включает в себя несколько основных этапов:
1. Инициализация весов - на первом этапе все веса в нейронной сети устанавливаются случайным образом. Веса определяют влияние каждого нейрона на результат работы сети.
2. Прямое распространение сигнала - на данном этапе данные передаются через слои нейронной сети, каждый из которых выполняет некоторую операцию (линейное преобразование, применение активационной функции и так далее.).
3. Расчет ошибки - после получения результата нейронная сеть сравнивает его с ожидаемым и вычисляет ошибку. Для этого используется функция ошибки, например, среднеквадратичная ошибка.
4. Обратное распространение ошибки - на этапе обучения с помощью алгоритма обратного распространения ошибки энергосеть корректирует веса, чтобы минимизировать ошибку.
5. Процесс повторяется - описанные выше шаги выполняются множество раз на различных наборах данных, чтобы нейронная сеть могла научиться выдавать точные предсказания.
Таким образом, нейронная сеть формируется путем итеративного обучения на данных, коррекции весов и минимизации ошибки. Этот процесс позволяет сети обучаться и адаптироваться к новой информации, делая ее все более точной и эффективной в решении поставленных задач.