23 подписчика
▎ Что такое нейросети?
Нейросети — это класс алгоритмов машинного обучения, вдохновлённый структурой и функциями мозга. Они используются для решения сложных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и многое другое.
▎ Основы нейросетей
Нейросеть состоит из слоёв:
- Входной слой — принимает входные данные.
- Скрытые слои — обрабатывают информацию через множество узлов (нейронов).
- Выходной слой — выдаёт результат.
▎ Принципы работы
Каждый нейрон получает сигналы от предыдущих узлов, обрабатывает их и передаёт следующему слою. В процессе обучения сеть корректирует веса связей между нейронами для минимизации ошибки предсказания, используя методы оптимизации, например, градиентный спуск.
▎ Ключевые концепции
- Обучение (супервизированное, несупервизированное).
- Функция активации (например, ReLU, сигмоид).
- Переобучение — когда модель слишком точно подстраивается под обучающие данные.
Нейросети на сегодня являются одним из наиболее мощных инструментов в области artificial intelligence.
Около минуты
20 января 2025