Нейронная сеть - это математическая модель, которая прослуженной организаций получения, обработки и интерпретации информации. Она состоит из множества связанных между собой узлов, называемых нейронами, которые работают аналогично нейронам в человеческом мозге.
Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и передает выходные данные следующему нейрону в сети. Нейроны объединены в слои - входной, скрытый и выходной. Входной слой получает входные данные, скрытые слои выполняют сложные вычисления, а выходной слой формирует результат.
В нейронных сетях используется концепция весов и смещений, которые позволяют настраивать и оптимизировать работу сети. Веса определяют важность каждого сигнала в процессе передачи информации, а смещения позволяют учитывать различные условия и факторы.
Обучение нейронной сети происходит путем предоставления большого количества обучающих примеров и корректировки весов и смещений на основе полученных результатов. Это позволяет сети улучшать свою работу и повышать точность прогнозов.
В целом, нейронная сеть - это сложная математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга и позволяет обрабатывать большие объемы информации, делать прогнозы и принимать решения в различных областях.