Нейронные сети состоят из нескольких основных компонентов, которые взаимодействуют между собой для обработки информации. Основные компоненты включают в себя:
1. Нейроны (или узлы) - основные строительные блоки нейронных сетей. Каждый нейрон принимает входные сигналы, их суммирует, применяет функцию активации и передает выходной сигнал на следующий слой нейронов.
2. Слои - нейроны организованы в слои, которые могут быть входными, скрытыми или выходными. Входной слой получает данные, скрытые слои выполняют вычисления, а выходной слой возвращает результат.
3. Веса и смещения - каждая связь между нейронами имеет свой вес, который определяет степень влияния входного сигнала на выходной. Смещения используются для настройки общего порога активации.
4. Функция активации - определяет поведение нейрона и используется для принятия решения о том, какой сигнал должен быть передан на следующий слой.
5. Функция потерь - используется для оценки разницы между прогнозируемым выходом модели и фактическими данными. Она помогает корректировать веса и улучшать качество модели.
Эти компоненты работают вместе, чтобы обучать нейронную сеть и делать предсказания на основе входных данных. Каждый компонент играет важную роль в функционировании нейронных сетей и определении их эффективности.