Нейронная сеть представляет собой модель, имитирующую работу человеческого мозга и способную выполнять сложные вычисления и обработку данных. Она состоит из множества нейронов, которые соединены между собой и работают вместе для решения конкретной задачи.
Для создания нейронной сети необходимо определить её архитектуру, то есть количество слоёв и нейронов в каждом слое, а также функцию активации, которая определяет поведение нейрона при передаче сигналов.
После определения архитектуры необходимо инициализировать веса нейронов, то есть присвоить им начальные значения. Обычно используется случайная инициализация весов для обеспечения разнообразия и избегания застревания в локальных минимумах в процессе обучения.
Следующим шагом является обучение нейронной сети, которое заключается в подборе оптимальных весов для минимизации функции потерь - метрики, которая оценивает качество работы сети. Для этого используется алгоритм обратного распространения ошибки, который регулирует веса нейронов на основе градиента функции потерь.
Таким образом, нейронная сеть пишется путём определения её структуры, инициализации весов и последующего обучения с помощью алгоритма обратного распространения ошибки.