Нейросеть - это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. В отличие от классических алгоритмов, нейросеть способна обучаться на основе опыта и делать прогнозы или принимать решения на основе входных данных.
Вот как она работает:
1. Структура нейросети:
- Нейросеть состоит из множества элементов, называемых нейронами. Они объединены в слои.
- Входной слой - это слой, который принимает входные данные и передаёт их дальше в нейросеть.
- Скрытые слои - это слои между входным и выходным, они помогают нейросети извлечь сложные закономерности из данных.
- Выходной слой - это слой, который предсказывает результат или принимает решение.
2. Соединение нейронов:
- Каждый нейрон соединен с нейронами следующего слоя.
- Каждая связь между нейронами имеет вес, который определяет важность этой связи.
- Нейроны суммируют входные сигналы, умноженные на их веса, и передают результат в следующий слой через функцию активации.
3. Обучение:
- Нейросеть тренируется с помощью набора обучающих данных.
- Каждый входной сигнал пропускается через нейросеть, и полученный результат сравнивается с ожидаемым.
- На основе разницы между полученным и ожидаемым результатом нейросеть корректирует веса своих связей.
- Такая корректировка повторяется для всех обучающих примеров, пока нейросеть не достигнет нужной точности.
4. Применение:
- После обучения нейросеть может быть использована для предсказания или классификации новых данных.
- Новые данные вводятся в нейросеть через входной слой, они проходят через все слои, и на выходе получается прогноз или решение.
Сложные моменты:
- Функция активации: Она определяет, какой сигнал будет передан от нейрона дальше. Например, функция сигмоида сжимает все входные значения в диапазоне от 0 до 1, для регулирования силы сигнала.
- Градиентный спуск: Это метод, используемый для оптимизации весов связей в нейросети. Он основывается на вычислении градиента ошибки и последующем изменении весов в направлении, которое минимизирует ошибку.
- Оверфиттинг: Это явление, при котором нейросеть «запоминает» обучающие данные вместо того, чтобы обобщать их. Если оверфиттинг происходит, нейросеть плохо предсказывает новые неизвестные данные.
В целом, нейросеть - это модель, которая после обучения может обрабатывать данные и делать прогнозы или принимать решения. Она состоит из нейронов, связей между ними и функций активации.