Нейронные сети - это математические модели, вдохновленные работой человеческого мозга. Они используются для обработки данных, распознавания образов, прогнозирования и других задач искусственного интеллекта. Нейронная сеть состоит из нейронов, которые соединены между собой синапсами. Каждый нейрон принимает входные сигналы, обрабатывает их и передает выходные данные другим нейронам.
Работа нейронной сети начинается с ввода данных во входной слой сети. Эти данные проходят через все слои нейронов, каждый из которых выполняет различные математические операции с полученными данными. Каждый нейрон имеет веса, которые определяют важность входных сигналов. В процессе обучения сети веса настраиваются так, чтобы минимизировать ошибку предсказания.
В конце работы нейронной сети на выходном слое получается ответ или прогноз по заданной задаче. Например, при обучении нейронной сети для распознавания изображений собак, на выходном слое может быть нейрон, который выводит вероятность того, что на изображении изображена собака.
Таким образом, нейронные сети для чайников представляют собой сложные математические модели, способные обрабатывать данные и делать прогнозы. Важно понимать основные принципы работы нейронных сетей, чтобы успешно применять их в практике.