Нейрон в нейронных сетях - это основной строительный блок, который имитирует работу нервной клетки в человеческом мозге. Каждый нейрон принимает входные сигналы от других нейронов, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону в сети.
У нейрона есть несколько ключевых элементов: веса, сумматор, функция активации. Веса представляют собой коэффициенты, которые умножаются на входные сигналы для определения их значимости. Сумматор суммирует взвешенные входные сигналы, а функция активации определяет, будет ли нейрон активирован и передаст ли он сигнал дальше.
Процесс работы нейрона можно описать следующим образом: входные сигналы умножаются на соответствующие им веса, затем все произведения суммируются в сумматоре. Полученное значение передается функции активации, которая определяет, будет ли активирован нейрон или нет. Если нейрон активирован, то он передает результат следующему нейрону в сети.
Именно такая последовательность действий повторяется в каждом нейроне нейронной сети, что позволяет сети обучаться и принимать решения на основе входных данных. В результате сложных вычислений и взаимодействий нейронов, нейронная сеть способна решать разнообразные задачи, такие как распознавание образов, обучение с подкреплением, прогнозирование и прочее.