Нейросеть - это программа, которая умеет обучаться на данных и решать разные задачи. Например, она может распознавать лица на фотографиях, переводить тексты с одного языка на другой или играть в шахматы. Нейросеть работает похоже на человеческий мозг, который состоит из миллиардов клеток, называемых нейронами. Нейроны обмениваются сигналами между собой и таким образом обрабатывают информацию.
Самая простая нейросеть состоит из одного нейрона, который имеет один вход и один выход. На вход нейрона подается какое-то число, а на выходе получается другое число. Например, если на вход подать 2, а на выходе получить 4, то это значит, что нейрон умножает входное число на 2. Но как он это делает? Он использует два параметра: вес и смещение. Вес - это коэффициент, на который умножается входное число. Смещение - это число, которое прибавляется к результату умножения. Таким образом, выход нейрона можно вычислить по формуле:
$$y = w \cdot x + b$$
где x - входное число, y - выходное число, w - вес, b - смещение. В нашем примере w = 2, а b = 0.
Но как нейрон знает, какие значения выбрать для w и b? Он не знает, он их подбирает сам. Для этого он использует обучающие данные - пары чисел (x, y), которые показывают, какой результат должен быть при заданном входе. Например, если мы хотим научить нейрон умножать на 2, то мы можем дать ему такие пары: (1, 2), (2, 4), (3, 6) и т.д. Нейрон сравнивает свой выход с правильным ответом и корректирует свои параметры так, чтобы уменьшить ошибку. Этот процесс повторяется много раз до тех пор, пока нейрон не научится хорошо приближать правильные ответы.
Такая простая нейросеть может решать только простые задачи, например линейную регрессию - то есть приближать данные прямой линией. Чтобы решать более сложные задачи, нужно использовать более сложные нейросети, которые состоят из многих нейронов и слоев. Но принцип работы остается тем же: каждый нейрон получает на вход сигналы от других нейронов или от данных, обрабатывает их по формуле и передает дальше. Нейросеть обучается на данных и подстраивает свои параметры так, чтобы минимизировать ошибку.
#ии #нейросеть #It #программирование
