Нейронные сети - это математическая модель, вдохновленная работой человеческого мозга. Они состоят из большого количества узлов, называемых нейронами, которые соединены между собой с помощью весовых коэффициентов. Каждый нейрон получает входные данные, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону.
Функционирование нейронной сети можно разбить на несколько этапов. Сначала сеть получает входные данные, которые подаются на входной слой нейронов. Затем данные проходят через скрытые слои нейронов, где происходит обработка информации. Наконец, результат обработки поступает на выходной слой нейронов, который выводит окончательный результат.
Ключевым моментом в работе нейронных сетей является процесс обучения. Во время обучения сеть корректирует весовые коэффициенты таким образом, чтобы минимизировать ошибку между предсказанным значением и реальным результатом. Для этого используется алгоритм обратного распространения ошибки.
Таким образом, нейронные сети функционируют путем передачи информации от одного нейрона к другому и коррекции весовых коэффициентов в процессе обучения. Они способны обрабатывать сложные данные и решать разнообразные задачи, такие как распознавание образов, классификация данных, прогнозирование результатов и многое другое.