Нейронная сеть - это алгоритм машинного обучения, который моделирует работу человеческого мозга для решения различных задач. Основными компонентами нейронной сети являются нейроны, связи между нейронами и функции активации.
Нейроны - это базовые элементы нейронной сети, которые получают входные данные, обрабатывают их и передают результат следующему слою нейронов. Каждый нейрон имеет веса, которые определяют важность входных данных для конечного результата.
Связи между нейронами - это способ передачи информации от одного нейрона к другому. Каждая связь имеет вес, который определяет силу взвешенного вклада входных данных в выход нейрона.
Функции активации - это математические функции, которые определяют, когда и в какой мере нейрон должен активироваться при получении входных данных. Различные функции активации используются в зависимости от задачи, которую решает нейронная сеть.
Нейронная сеть работает путем передачи входных данных через слои нейронов, обработки информации в каждом нейроне и выдачи конечного результата на выходе нейронной сети. Процесс обучения нейронной сети заключается в настройке весов и связей между нейронами на основе обучающих данных, чтобы минимизировать ошибку предсказания и улучшить качество работы нейронной сети.