Нейросети и основные принципы их работы.

Нейронная сеть - это компьютерный алгоритм, который имитирует работу человеческого мозга. Она состоит из большого количества связанных между собой "нейронов" или узлов, которые передают и обрабатывают информацию.

Работа нейронной сети обычно состоит из нескольких этапов:

1. Входные данные: Нейросеть получает набор данных, которые могут быть представлены в виде чисел или изображений. Входные данные могут быть как тренировочными данными, на которых сеть обучается, так и тестовыми данными, на которых проводится оценка ее работы.

2. Пропуск сигнала: Входные данные передаются через нейроны в слоях сети. Каждый нейрон суммирует значения входных данных умноженных на свои весовые коэффициенты и применяет функцию активации для получения выходного значения.

3. Обучение: На этом этапе нейросеть обучается на тренировочных данных путем корректировки весовых коэффициентов. Это происходит путем сравнения предсказанных значений с истинными значениями и последующим обновлением весовых коэффициентов в соответствии с принципом ошибки обратного распространения.

4. Прогнозирование: После обучения нейросеть может предсказывать значения для новых, неизвестных данных. Входные данные пропускаются через обученную нейросеть, и она выдает предсказанные значения.

Ключевым аспектом работы нейронной сети является способность настраивать веса своих соединений в процессе обучения, что позволяет ей "учиться" на основе предоставленных данных и делать более точные предсказания с течением времени.