Искусственные нейронные сети - это математическая модель, которая пытается имитировать работу человеческого мозга. Они состоят из сети множества взаимосвязанных искусственных нейронов, которые передают сигналы друг другу. Каждый искусственный нейрон имеет входы, веса и функцию активации.
Когда в нейрон поступают входные данные, они умножаются на соответствующие веса и складываются. Затем полученное значение подается на функцию активации, которая определяет, будет ли нейрон активирован и передаст ли он сигнал дальше по сети.
Искусственные нейронные сети обучаются с помощью алгоритма обратного распространения ошибки. Этот алгоритм позволяет сети корректировать свои веса в процессе обучения, чтобы минимизировать ошибку между предсказанным и желаемым результатом.
Применение искусственных нейронных сетей находит в различных областях, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, медицинская диагностика, финансовый анализ и др. Их возможности и эффективность зависят от архитектуры сети, количества слоев и нейронов в ней, а также от качества данных, на которых они обучаются.
Таким образом, искусственные нейронные сети работают на основе принципа передачи и обработки информации с помощью взаимосвязанных нейронов и обучения на основе обратного распространения ошибки. Их способность к адаптации и обучению позволяет им успешно решать разнообразные задачи в различных областях.