Как всё же работают эти нашумевшие нейронки? Сейчас попробуем коротко разобраться:
Нейронные сети - это тип алгоритмов машинного обучения, которые вдохновлены структурой и функцией человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов или искусственных нейронов, которые обрабатывают и передают информацию.
Каждый нейрон получает входные данные, выполняет простой расчет на них (например, взвешенную сумму) и выводит сигнал, который передается следующему слою нейронов. Вес или сильные стороны этих соединений корректируются в процессе обучения, чтобы свести к минимуму предопределенную метрику ошибок.
Процесс обучения включает в себя представление сети множество примеров пар "вход-выход" и использование обратного распространения для обновления весов, чтобы сеть могла точно предсказать выход для новых, невидимых входов.
Существует несколько типов нейронных сетей, включая переходящие сети, рекуррентные сети и сверточные сети, каждая из которых подходит для различных задач и типов данных.
Таким образом, нейронные сети - это мощные модели машинного обучения, которые могут изучать сложные отношения между входами и выходами и делать прогнозы по новым данным.
