Нейронные сети - это один из самых популярных и перспективных методов искусственного интеллекта, который позволяет решать разнообразные задачи, связанные с анализом данных, распространением образов, генерацией текста и изображений, управлением роботами и многое другое. Но что такое нейронные сети и как они работают? В этой статье мы попытаемся ответить на эти вопросы в простой и доступной форме.
## Что такое нейронные сети?
Нейронная сеть - это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами. Структура нейронной сети пришла в мир программирования прямиком из биологии. Ведь наш мозг тоже состоит из миллиардов нейронов, которые обмениваются сигналами по нервным волокнам. Каждый нейрон получает входные сигналы от других нейронов или от внешнего источника (например, глаза или уши), обрабатывает их и передает выходной сигнал дальше. Таким образом, нейроны образуют сложную сеть, способную обучаться на опыте и адаптироваться к изменяющимся условиям.
В компьютерной науке нейроны и синапсы моделируются математически. Нейрон - это функция, которая принимает на вход вектор чисел (например, пиксели изображения или слова текста) и выдает одно число (например, вероятность того, что на изображении кошка или тональность текста). Синапс - это вес, который определяет степень влияния одного нейрона на другой. Веса синапсов меняются в процессе обучения нейронной сети на основе данных и целевой функции (например, минимизация ошибки или максимизация правильности).
Нейроны объединяются в слои, а слои - в архитектуры. Существует множество видов слоев и архитектур нейронных сетей, каждый из которых имеет свои особенности и применения. Например, сверточные слои хорошо подходят для работы с изображениями, рекуррентные слои - для работы с последовательностями (текстом или звуком), полносвязные слои - для работы с произвольными данными.
## Как работают нейронные сети?
Работа нейронной сети состоит из двух этапов: прямого распространения (forward propagation) и обратного распространения (backpropagation).
Прямое распространение - это процесс вычисления выхода нейронной сети по заданному входу.
