Нейронные сети - это математическая модель, которая используется в искусственном интеллекте для моделирования работы мозга человека. Они состоят из большого количества связанных между собой узлов (нейронов), которые обрабатывают информацию и принимают решения.
Каждый нейрон принимает на вход некоторое количество сигналов, обрабатывает их с помощью весов (веса определяют важность каждого входного сигнала), применяет активационную функцию и выдает на выход результат. Нейроны разбиты на слои - входной слой, скрытые слои и выходной слой.
Процесс обучения нейронной сети заключается в изменении весов связей между нейронами с целью минимизации ошибки прогноза. Для этого используются различные алгоритмы оптимизации, такие как обратное распространение ошибки или генетические алгоритмы.
Нейронные сети применяются в различных областях, таких как распознавание образов, обработка текста, прогнозирование временных рядов, автоматическое управление и др. Их популярность связана с их способностью к самообучению и адаптации к новым данным.