В нейронной сети нейрон - это основной строительный блок, который имитирует работу нейронов в мозге человека. У нейрона есть несколько ключевых компонентов:
1. Входные данные: нейрон получает входные сигналы от других нейронов или от внешних источников. Эти входные данные могут быть как числовыми значениями, так и бинарными (1 или 0).
2. Веса: каждый входной сигнал умножается на свой собственный вес. Веса являются параметрами, которые определяют, насколько важен каждый входной сигнал для решения конкретной задачи. Веса подбираются в процессе обучения нейронной сети.
3. Сумматор: все взвешенные входные сигналы суммируются. Это общая сумма на основе всех входных сигналов и их весов.
4. Функция активации: сумма входных сигналов проходит через функцию активации, которая добавляет нелинейность в работу нейрона. Функция активации может быть различной (например, сигмоидальная, ReLU, гиперболический тангенс) и определяет, активируется ли нейрон или нет.
5. Выходной сигнал: после применения функции активации нейрон генерирует свой выходной сигнал, который в дальнейшем передается другим нейронам в сети.
Таким образом, нейрон в нейронной сети принимает входные данные, обрабатывает их с помощью весов и функции активации, и генерирует выходной сигнал. Все нейроны в сети работают параллельно и совместно для решения задачи, на которую они обучаются.