Многослойная нейронная сеть - это нейронная сеть, состоящая из нескольких слоев нейронов, которые выполняют различные функции в процессе обучения и классификации данных. Структура многослойной нейронной сети обычно состоит из трех основных типов слоев: входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя.
1. Входной слой: этот слой содержит нейроны, которые принимают на вход данные или признаки, которые требуется обработать. Входной слой передает информацию скрытым слоям для дальнейшей обработки.
2. Скрытые слои: скрытые слои представляют собой слои нейронов, которые выполняют вычисления на основе входных данных с целью извлечения признаков и обучения модели. В многослойных нейронных сетях может быть любое количество скрытых слоев, включая как простую однослойную сеть, так и глубокие сети с множеством скрытых слоев.
3. Выходной слой: выходной слой содержит нейроны, которые генерируют предсказания или классификации на основе обработанных данных. Количество нейронов в выходном слое зависит от типа задачи: для задачи бинарной классификации будет один нейрон, в то время как для много классовой классификации может быть несколько нейронов.
В многослойных нейронных сетях каждый нейрон в слое связан с каждым нейроном в следующем слое, и веса на этих связях подвергаются обучению с целью минимизации ошибки предсказания модели. Каждый слой нейронов выполняет определенные преобразования данных, обеспечивая более сложное и глубокое представление информации, необходимое для решения сложных задач в машинном обучении.