Нейронные сети - это математические модели, которые имитируют работу биологических нервных сетей. Они состоят из множества элементов, называемых искусственными нейронами, которые обрабатывают информацию и передают ее друг другу по связям. Нейронные сети способны обучаться на данных и решать различные задачи, такие как распознавание образов, прогнозирование, управление и т.д. Существует много видов нейронных сетей, которые отличаются по архитектуре, функции активации, алгоритму обучения и области применения...

Нейронные сети - удивительная технология, лежащая в основе искусственного интеллекта и глубокого обучения. Они способны анализировать данные, обучаться на основе опыта и решать сложные задачи. В этой статье мы расскажем о базовых принципах функционирования нейронных сетей, их архитектуре и способах обучения. 1. Основные принципы работы нейронных сетей Нейронные сети основаны на аналогии с биологическими нейронами в мозге человека. Они состоят из нейронов, которые связаны между собой синапсами. Каждый нейрон получает входные сигналы, обрабатывает их и передает результаты дальше по сети. Процесс передачи сигналов в нейронной сети моделируется с помощью математических операций...