Для начала необходимо определить архитектуру нейронной сети, то есть количество слоев и количество нейронов в каждом слое. Обычно нейронные сети состоят из трех основных типов слоев: входной слой, скрытые слои и выходной слой.
1. Входной слой - этот слой содержит нейроны, которые принимают входные данные для нейронной сети. Количество нейронов в этом слое должно соответствовать количеству входных признаков данных.
2. Скрытые слои - это слои, которые находятся между входным и выходным слоями. Количество и размер скрытых слоев зависит от задачи, для решения которой используется нейронная сеть. Чем сложнее задача, тем больше слоев и нейронов обычно используют.
3. Выходной слой - в этом слое содержатся нейроны, которые отвечают за предсказание или классификацию данных. Количество нейронов в выходном слое зависит от количества классов или предсказываемых значений.
После определения архитектуры нейронной сети необходимо нарисовать ее с помощью специальных инструментов, например, с использованием библиотеки TensorFlow или PyTorch. Визуализация архитектуры позволит более наглядно представить структуру нейронной сети и основные компоненты, что упростит работу над ее обучением и оптимизацией.
Таким образом, для того чтобы нарисовать архитектуру нейронной сети, необходимо определить количество и тип слоев, количество нейронов в каждом слое и использовать специальные инструменты для визуализации.