День 1.2 : Введение в нейросети.

### День 1.2 : Введение в нейросети.

Продолжим. Сегодня мы обсуждаем три следующие темы, а именно:

- Что такое нейросети и как они работают?

- Рассказываем о базовых принципах и основных компонентах нейросетей.

 - Объясним практическое применение нейросетей в различных областях.

 Итак, продолжаем!

Тема вторая : "Базовые принципы нейросетей".

Нейросети работают на основе нескольких базовых принципов, которые определяют их функционирование. В этой статье мы рассмотрим эти принципы и их значимость для работы нейросетей.

1. Принцип передачи сигнала между нейронами:

Нейроны в нейросети взаимодействуют друг с другом путем передачи сигналов. Каждый нейрон принимает входные сигналы от других нейронов, производит вычисления и передает сигналы дальше. Это позволяет нейросети обрабатывать информацию и принимать решения.

Многослойный персептрон - это тип нейронной сети, состоящей из нескольких слоев нейронов, которые работают вместе для решения сложных задач. Информация передается от входного слоя через скрытые слои до выходного слоя, что позволяет персептрону обучаться и распознавать сложные паттерны и взаимосвязи в данных.

2. Функции активации:

Функции активации определяют, как нейрон реагирует на входные сигналы. Они могут преобразовывать входные значения и добавлять нелинейность в работу нейросети. Различные функции активации могут быть применены в зависимости от задачи и требуемых характеристик.

3. Обратное распространение ошибки:

Обратное распространение ошибки является методом обучения нейросетей. Он заключается в расчете ошибки прогнозирования на выходе сети и последующем обратном распространении этой ошибки во всех слоях сети. Это позволяет обновлять веса нейронов и улучшать предсказательные способности нейросети.

4. Обучающий набор данных:

Для обучения нейросети требуется обучающий набор данных, который содержит входные данные и соответствующие им правильные ответы. Нейросеть обучается на основе этого набора данных, чтобы научиться предсказывать правильные ответы для новых входных данных.

5. Веса нейронов:

Веса нейронов определяют силу связи между нейронами. Они присваиваются каждой связи между нейронами и обновляются в процессе обучения нейросети. Оптимальные веса позволяют нейросети делать более точные предсказания и решать поставленные задачи.

Комбинация этих базовых принципов и их гибкость позволяют нейросетям быть мощными инструментами для решения различных задач. Они позволяют нам обрабатывать сложные данные, анализировать образы и тексты, принимать решения и генерировать новый контент.