Полносвязная нейронная сеть - это один из наиболее распространенных видов искусственных нейронных сетей, которые используются для обучения машинного обучения. Она состоит из нескольких слоев нейронов, в которых каждый нейрон соединен с каждым нейроном следующего слоя.
Работа полносвязной нейронной сети начинается с ввода входных данных, которые проходят через первый слой нейронов, называемый входным слоем. Каждый нейрон в этом слое умножает входные данные на веса и применяет к ним активационную функцию, например сигмоиду или ReLU. Результат вычислений передается в следующий слой нейронов, где процесс повторяется.
Данные проходят через все слои нейронов сети, пока не достигнут выходного слоя, где происходит финальное вычисление. Результат работы сети представляет собой вывод, который может быть классификацией, регрессией или любой другой задачей машинного обучения.
Для работы сети требуется обучение, которое заключается в нахождении оптимальных весов для каждого нейрона. Обучение происходит путем передачи большого количества данных через сеть и корректировки весов с помощью алгоритма оптимизации, например градиентного спуска.
Таким образом, полносвязная нейронная сеть работает путем передачи данных через несколько слоев нейронов, каждый из которых выполняет определенные вычисления. Обучение сети позволяет находить оптимальные веса для достижения желаемого результата.