Нейронные сети — это компьютерные системы, вдохновленные работой человеческого мозга, способные обучаться и выполнять различные задачи. Они являются ключевой технологией в области искусственного интеллекта. В нейронных сетях используются множество соединенных и взаимодействующих между собой узлов, называемых нейронами, которые передают и обрабатывают информацию.
Основные компоненты нейронной сети включают:
Нейроны: базовые строительные блоки, которые принимают входные данные, вычисляют взвешенную сумму и передают результат через функцию активации.
Слой: нейроны объединяются в слои, каждый из которых выполняет определенные функции в обработке данных — входной слой получает входные данные, скрытые слои обрабатывают информацию, а выходной слой представляет результат.
Веса и связи: веса определяют силу взаимодействия между нейронами. Обучение нейронной сети заключается в настройке этих весов на основе данных, чтобы минимизировать ошибку и улучшить точность предсказаний.
Применение нейронных сетей включает распознавание образов, обработку естественного языка, анализ текстов, распознавание речи, управление процессами и автоматизацию решений. Современные нейронные сети, такие как глубокие нейронные сети (deep learning), имеют множество слоев и могут обучаться на огромных объемах данных, достигая высокой точности в различных задачах машинного обучения и искусственного интеллекта.